cntk

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我沒有從下面的代碼中得到我期望從CNTK得到的正確答案。我做錯什麼了嗎？ import cntk as C import numpy as np def custom(a, b, c): return a * 0 + c * 0 + b np.set_printoptions(edgeitems=1000, linewidth=1000) a = C.input_vari

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如何添加圖像大小調整變換CNTK

我要添加的圖像變換（我稱之爲ResizeTransformer），其調整大小的圖像的較小的尺寸給定的尺寸，同時保持原始的寬高比要在不實施單獨ResizeTransformer做到這一點我想修改this file 但是該類ScaleTransformer : public ImageTransformerBase類，這個類實現StreamInformation ScaleTransformer:

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CNTK絕對誤差

訓練模型，我們可以使用cntk.squared_error()功能，這樣在查找丟失： loss = cntk.squared_error(z, l) 但我感興趣的是找到絕對誤差方面的損失。下面的代碼不起作用： loss = cntk.absolute_error(z, l) 提示錯誤爲： AttributeError: module 'cntk' has no attribute 'abs

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如何使用Keras Conv2D dilation_rate參數無子採樣？

當我將dilation_rate參數傳遞給Conv2D時，生成的輸出被二次採樣。例如， inputs = Input(shape=(160,240,1)) lay = Conv2D(32, kernel_size=(3,3), dilation_rate=(2,2), use_bias=False)(inputs) print(lay) 產生 Composite(input_1: Tens

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CNTK用於波形輸入？

我想用神經網絡來分類來自傳感器的週期性信號。我以前只用CNTK做過圖像的東西。我想它有點像NLP那樣在輸入中連續的波形 - 但在我的情況下，它不會是音頻，而是其他的東西。有人可以指出我可以如何開始呢？謝謝！

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我可以在Intel Nervana神經網絡處理器（NNP）上運行CNTK嗎？

我可以運行英特爾Nervana神經網絡處理器（NNP）CNTK？

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使用WeightedBinaryCrossEntropy C＃

我正在查找關於CNTKLIB.WeightedBinaryCrossEntropy函數的一些信息。它將Weights var作爲輸入。這個權重變量究竟意味着什麼？我想用CNTK做多標籤分類。我現在使用 var loss = CNTKLib.BinaryCrossEntropy（m_fctModel，labelVariable）; 但我想用WeightedBinaryCrossEntropy代替它

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收集輸出（）

我摘錄的有關部分如下： feature_output = network['output'].find_by_name('fc8').outputs _, output = trainer.train_minibatch(data, (feature_output)) print(output.keys()) print(output[dict_keys(feature_output]))

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將合成輸入反饋到模型

我需要同時提供從正態分佈採樣的圖像和矢量。由於我使用的圖像數據集太大，我爲該部分創建了一個ImageDeserializer。但是我還需要將隨機向量（從numpy正態分佈中採樣）添加到輸入映射中，然後將其輸入到網絡中。有什麼辦法可以做到這一點？我也測試： mb_data = reader_train.next_minibatch(mb_size, input_map=input_map) mb

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快速R-CNN和問題spatialScale在BrainScript

我有以下代碼： model (features, rois) = { convOut = convLayers (features) roiOut = ROIPooling (convOut, rois, (9:9),spatialScale=64.0/196.0) z = fcLayers (roiOut) }.z 原文摘自：cntk \例