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I was successful on training and evaluate networks based on the CIFAR-10 samples. I'm using my own images with specific size . The networks were trained with GPU and able to evaluate with CPU. However, I'm not able to evaluate it with with GPU. The evaluation is using C# EvalDLL Wrapper. The deviceID is change from -1 to 0 to indicate the GPU # as shown below:

model0.CreateNetwork(string.Format("modelPath=\"{0}\"", modelFilePath), deviceId: 0);

Did I missed something? Can anyone run GPU on C# EvalDLL Wrapper program ?

I'm using binary version of the CNTK (not CPU_Only).

I'm working on implementation of LSTM Neural Network for sequence classification. I want to design a network with the following parameters:

1. Input : a sequence of n one-hot-vectors.
2. Network topology : two-layer LSTM network.
3. Output: a probability that a sequence given belong to a class (binary-classification). I want to take into account only last output from second LSTM layer.

I need to implement that in CNTK but I struggle because its documentation is not written really well. Can someone help me with that?

CNTK 仅在达到 maxEpochs 后停止，然后运行测试。有没有办法让它在每个时期后运行测试以检查它是否严重过度拟合？

我正在尝试遵循本教程： https ://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Hands-On-Labs-Image-Recognition 我现在正处于 Frank 所说的位置：“请执行以下两个 Python 脚本您还可以在工作目录中找到：

我使用的是 Windows 10。我认为 wget 是 Linux 的“东西”。我已经从http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz下载了文件 到 CifarConverter.py 脚本的路径，因为我无法从 cmd 或 cygwin 运行 wget。接下来我尝试运行 tar 命令，但出现错误“没有这样的文件或目录”我将命令更改为 tar xvf cifar-10-python.tar.gz 并从 Cygwin 执行它。（我刚刚重新安装了cygwin 2.6.0) 这会提取数据。

接下来我运行 python 命令：“python CifarConverter.py cifar-10-batches-py”（来自 cygwin）但我从第 48 行收到错误消息！我尝试将行更改为： print ("error") 但只在 import cPickle as cp ImportError: No module named 'cPickle' 中出现新错误

我该怎么做才能运行 python 脚本？

我正在使用卷积神经网络来训练我的模型与两个类马和狮子，如果我使用狗的图像，我希望模型评估返回“以上都不是”，知道我应该如何训练我的模型来完成这个吗？

在安装过程中，我收到以下错误：

该脚本将 CNTK 先决条件和 CNTK Python 环境设置到机器上。通过在您的 powershell 环境中调用 'get-help .\install.ps1' 可以获得更多帮助。

该脚本将分析您的机器并确定需要哪些组件。需要的组件会被下载到[C:\local\Scripts\windows\InstallCache] 这个脚本的重复操作会重用已经下载的组件。

• 如果需要，将安装 VS2012 Runtime 和 VS2013 Runtime
• 如果需要，将安装 MSMPI
• 如果需要，将安装标准 Git 工具
• CNTK 源将从 Git 克隆到 [c:\repos\CNTK]
• Anaconda3 将被安装到 [C:\local\Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64]
• 将在 [C:\local\Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64\envs] 中创建 CNTK-PY34 环境
• CNTK 将安装到 CNTK-PY34 环境中

1 - 我同意并想继续 Q - 退出安装过程

1 确定要执行的操作。这需要一点时间...

将执行以下操作： * 设置/更新 CNTK Wheel * 从 Github 存储库克隆 CNTK

你想继续吗？(y/n) y 正在执行下载操作 下载操作已完成

执行安装操作设置/更新 CNTK Wheel 环境。请耐心等待......您使用的是 pip 版本 8.1.2，但版本 9.0.0 可用。您应该考虑通过“python -m pip install --upgrade pip”命令进行升级。克隆 CNTK（分支 v2.0.beta2.0）存储库....

脚本执行期间出现致命错误！System.InvalidOperationException: 此命令无法运行，因为错误：系统找不到指定的文件。在 System.Management.Automation.MshCommandRuntime.ThrowTerminatingError（ErrorRecord 错误记录）

PS C:\本地\脚本\windows>

我不熟悉powershell，所以我不知道从哪里开始。

是否可以添加到配置（例如，SGD 块）样本权重？每个训练示例在哪里分配一个权重？

在许多情况下，一个简单的 1/N（其中 N 是训练数据集中的样本总数）就足够了，但在其他情况下，我希望网络在某些示例中添加额外的“重点”。这可以在 CNTK 中完成吗？

谢谢，

佩德罗

我已经使用 CNTK 训练了一个模型，现在让我们调用 simple.dnn 进行测试阶段我不想在 Windows 上安装 CNTK，而是使用经过训练的模型和 python。如何使用经过训练的模型（权重，...）进行使用 python 的测试？

我已经阅读了一些 CNTK Python 教程，并且正在尝试编写一个可以计算逻辑与的非常基本的一层神经网络。我有正常运行的代码，但网络没有学习——事实上，随着每个 minibatch 的训练，损失变得越来越严重。

样本训练输出

我不太确定这里发生了什么。错误停留在 0.75，我认为这意味着网络的性能与偶然情况相同。我不确定我是否误解了 ANN 架构的要求，或者我是否在滥用该库。

任何帮助，将不胜感激。

在 CNTK文档（修订日期 2016 年 8 月 27 日）之后，提到创建参数的方式是

同样在有关参数的特定文档中，这是唯一提到的方法。尽管如此，在提到的第一个文档以及 Frank Seide 的演讲中，参数构造都是通过

这两者有什么区别？后者是否已弃用？

此外，这些文档还提到Parameter不接受可变数量的参数，因此它应该用作Parameter(dim,1). 我想这是版本之间的重大变化（修订日期是 2016 年 9 月，包含一个参数调用的谈话和示例要早几个月）。