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EvalDLL 评估概述

EvalDLL 库提供用于评估以 CNTK model-v1 格式保存的预训练CNTK模型的方法。 Windows和 Linux) 和 C# (仅在Windows) 上提供 C++ (。

• Windows上的 EvalDll 评估
• Linux 上的 EvalDll 评估
• Azure 中的 EvalDll 评估

评估不同的数据类型和层

目前，Eval 库支持输入和输出的向量。 这意味着输入向量必须与模型中的输入节点匹配， (特征) 。 某些模型使用图像 (（例如 CIFAR-10) ）进行训练，但是，这些图像先向量化，然后馈送到网络中。 例如，CIFAR-10 数据集由 32 像素) 或 RGB 值 (32 像素的小图像组成。 虽然每个坐标是一个三维坐标， (宽度、高度、颜色) ，但数据将矢量化为一维向量。 因此，请务必在评估之前将原始数据转换为矢量格式。 应以与向网络馈送训练时相同的方式完成此转换。

有关详细信息，请参阅“ 评估图像转换 ”页，尤其是在处理图像时。

虽然已训练的模型具有一组特定的输出节点，但有时需要在评估 (期间获取其他节点的值，例如隐藏层) 。 可以使用编程接口执行此操作，有关详细信息，请参阅“ 评估隐藏层 ”页。

当前限制

• 单线程评估。 CNTK评估 EvalDll 库，并按扩展扩展托管 EvalWrapper 库，是单线程和单一重新条目。 不支持单个模型实例的并发评估。 但是，可以加载模型的多个实例，并使用单个线程评估每个模型。 这样，就可以并行评估多个模型，但每个模型都有一个线程。
• 任何将预生成的评估库 (Cntk.Eval和 Cntk.Eval.Wrapper DLL 链接到 Windows 中的程序，以及libCntk.EvalCNTK二进制包的 Linux) ，都应使用与用于生成预生成的库相同的编译器版本。