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有沒有方法可以用常數矩陣初始化權重/偏差？例如，我可以做Dense（hidden_layers_dim_1，init = W），而不是Dense（hidden_layers_dim_1，init = he_normal（）），其中W是一個浮點矩陣。

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CNTK輸出命令不會產生輸出文件

我是CNTK的新手。通過遵循教程，我使用BrainScript創建了第一個例子Logistic迴歸。運行腳本進行得很順利。但是我無法找到在BrainScript配置中應該是輸出命令結果的output.txt文件。任何人都可以幫忙還有就是BrainScript配置： # CNTK Machine Learning Configuration # commands to run command=

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基本線性迴歸：訓練準則是NaN

作爲一個CNTK學習練習，我想我會修改Logistic迴歸示例從lr_bs.cntk，並嘗試獲得基本的線性迴歸工作。取而代之的是在物流例如： # parameters to learn b = Parameter (LDim, 1) # bias w = Parameter (LDim, SDim) # weights # operations p = Sigmoid (w * fe

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如何在docker中運行庫 - 混淆

我試圖在mac上使用microsoft's cntk library;爲此我使用Docker。儘管如此，我不是這方面的專家，所以我很難弄清楚如何使它工作。根據我的理解，Docker提供了一種在虛擬化環境中運行應用程序的方法，無需虛擬化整個操作系統。所以你下載（或創建）圖像，並在「容器」中運行它們。好的，所以我遵循required steps使cntk庫在Docker上工作;如果我列出的圖像，我

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什麼是以下tensorflow片段的CNTK

相當於我想實現CNTK DDPG和整個下面的代碼（使用Tensorflow）創建評論家網絡傳來： state_input = tf.placeholder("float",[None,state_dim]) action_input = tf.placeholder("float",[None,action_dim]) W1 = self.variable([state_dim,layer

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CNTK.GPU與CNTK.CpuEval-mkl衝突

我以前使用NuGet軟件包Microsoft.Research.CNTK.CpuEval-mkl來評估某些模型，直到遇到CPU速度問題。那時我切換到了CNTK.GPU庫。不幸的是，我注意到我的模型的功效顯着下降，所以我懷疑我做錯了什麼。爲了比較，我想在單個應用程序中運行這兩個版本，讓它輸出每個版本的原始評估結果並進行比較。不幸的是，當我建立時，我收到有關丟失DLL的消息。哪些丟失取決於首先添加

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CNTKTextFormatDeserializer的概念是什麼以及爲什麼使用？

我正在使用CNTKTextReader讀取我的訓練和測試集。火車檔案越來越大（現在2.7 GB，不久將變得更大）。我不明白什麼是「CNTKTextFormatDeserializer」 - 我發現的文檔沒有解釋什麼是大圖 - 它是什麼以及爲什麼使用它？我發現的文檔剛進入它的語法。那麼，這是一種使用這些文件的二進制版本使其更加緊湊的方法嗎？

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在CNTK時序機器學習模型的Branscripts中定義種子值

這是對CNTK大腦腳本的尊重。我通過[1]找出是否有指定隨機種子值的選項，儘管我找不到任何（是的，有一個選項可以通過ParameterTensor（）函數設置'random seed'參數，但如果我遵循該方法，則可能必須分別明確地初始化所有LSTM權重（定義輸入層門的單獨權重，忘記層門等），而不是像下面那樣使用模型序列）。是否有任何其他選項可用於設置隨機種子值，保留以下RNN分層序列。 nn_Tr

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CNTK分類模型分類全部1

我有一個cntk模型，其中包含與點擊和其他信息相關的功能，並預測將來是否會點擊某些內容。然而，在randomforest中使用相同的功能可以很好地對cntk進行分類。1.爲什麼會發生這種情況？是否需要調整參數？這些功能具有不同的規模。我乘坐的火車動作看起來是這樣的： BrainScriptNetworkBuilder = [ inputD = $inputD$ labelD

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CNTK Python API：評估隱藏層/多個輸出

在CNTK Python API中創建，保存，加載和評估具有多個輸出的模型有哪些建議？（我正在使用CNTK 2.0 RC1）當我在運行時定義網絡時，我可以通過將minibatch字典傳遞給eval函數來輕鬆評估網絡的任何層。但是，在我保存模型並重新加載之後，我只能通過提供輸入（並且我不知道如何在Python API中定義多個輸出）來評估輸出節點。我可以通過使用find_all_by_name方