CNTK＆python：如何將輸入數據傳遞給eval func？

隨着CNTK我已經建立網絡與2輸入神經元和1輸出神經元。在訓練文件中的一行看起來像CNTK＆python：如何將輸入數據傳遞給eval func？

|features 1.567518 2.609619 |labels 1.000000

然後，網絡與大腦腳本訓練。現在我想使用網絡來預測值。例如：輸入數據是[1.82，3.57]。網絡的輸出是什麼？

我試圖用Python下面的代碼，但在這裏我新。代碼不起作用。所以我的問題是：如何將輸入數據[1.82,3.57]傳遞給eval函數？

在stackoverflow上有一些提示，here和here，但這對我來說太抽象了。

謝謝。

import cntk as ct 
import numpy as np 

z = ct.load_model("LR_reg.dnn", ct.device.cpu()) 

input_data= np.array([1.82, 3.57], dtype=np.float32) 

pred = z.eval({ z.arguments[0] : input_data }) 

print(pred)

來源

2017-06-12 Guest_2015

這是最防守的做法。如果您在使用V2構造指定網絡時忽略了這些內容，則可以原諒CNTK。不確定使用V1代碼創建的網絡。

基本上你需要爲每個軸的一對括號的。 Brainscript中存在哪些軸？有一個批處理軸，一個序列軸，然後是網絡的靜態軸。你有一點維的數據，以便指下列應該工作： input_data= np.array([[[1.82, 3.57]]], dtype=np.float32) 這指定了一個批次一個序列，長度爲一的，含有兩個元件中的一個一維矢量。您也可以嘗試省略最外括號並查看您是否獲得了相同的結果。

更新根據以下評論的更多信息，我們不應該忘記V1代碼還保存了計算丟失和準確性等網絡部分。如果我們只提供這些功能，CNTK會抱怨標籤沒有提供。有兩種方法可以解決這個問題。一種可能是提供一些假標籤，以便網絡可以評估這些輔助操作。另一種可能性是確定預測並使用它。如果預測被稱爲V1「P」，這條巨蟒代碼

p = z.find_by_name('p')

應該創建一個CNTK功能只需要爲了計算預測的功能。

來源

2017-06-12 22:34:23

謝謝你的支持，但它沒有奏效。我得到的錯誤消息： ValueError異常：此數值爲1點所需的參數 '輸入（' 特徵，[＃]，[2]） '所請求的輸出（一個或多個） '輸出（' ERR'，[]，[ ]），輸出（'lr'，[]，[]），輸出（'p'，[＃，]，[1]）'依賴於，尚未提供。 –

這個錯誤是因爲V1模型還保存了依賴於錯誤消息中提及的'err'和'lr'輸出等標籤的東西。我會更新我的答案，如何避免這個錯誤。 –

CNTK＆python：如何將輸入數據傳遞給eval func？

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