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当您有可变大小的输入图像并使用 ImageDeserializer 调整图像大小时，您应该如何处理平均文件？当输入图像大小相同时，计算平均文件很容易。如果 ImageDeserializer 能够计算均值不是更好吗？

我在macOS Sierra 10.12.2上的VisualStudio Mac Preview 2上使用 NuGet

当我尝试安装 Microsoft CNTK 软件包时：

我收到一些错误

[更新] 使用 .NET 控制台项目，可以通过 NuGet 预发布包进行安装CNTK.CPUOnly 2.0.0-beta8。顺便说一句，运行一个基本示例代码，该代码使用CNTK[this][1] 等从 CNTK Eval 示例 [here][2] 改编的简单示例会导致异常：

这是由于类型初始化器SWIGExceptionHelper：

我遇到了许多与动态轴相关的问题。我正在尝试实现类似于 LSTM() 函数的卷积 rnn，但处理顺序图像输入并输出图像。

我能够构建网络并通过它传递虚拟数据以产生输出，但是当我尝试使用 input_variable 标签计算错误时，我始终看到以下错误：

如果我正确理解此错误消息，它声称我作为标签传入的值与 2 个时间步长和 1 个并行序列的预期轴不一致，而所需的是 1 个时间步长和 2 个序列。这对我来说很有意义，但我不确定我传入的数据如何不符合这一点。以下是（大致）变量声明和 eval 语句：

我相信部分问题在于创建 img_label input_variable 时设置的 dynamic_axes，我也尝试将其设置为 [Axis.default_batch_axis()] 并且根本没有设置它，或者平方错误抱怨 out 和 img_label 之间的轴不一致或者我看到与上面相同的错误。

我正在使用 CNTK 的模型编辑语言来加载预训练的 Resnet 模型，添加新的最后一层，并在一些新数据集上优化模型。

我还想更改网络架构以接受更高分辨率的图像作为输入（这是可能的，因为我的网络是完全卷积的，没有最后一个 fc 层）。有谁知道如何做到这一点/相关链接？

谢谢！

附言。这就是我当前的 .mel 文件的样子（对于 AlexNet）：

我已经训练了一个具有多个输出的模型，我想通过名称来引用它。输入变量可以在 API 中的构造时命名，以便评估代码可以为适当的命名输入变量提供数据。但在某些情况下，我有具有多个标量输出的模型，现在它们似乎给出了某种以编程方式构造的名称，可能是指用于构造它们的操作。有没有办法在模型构建期间为输出变量提供名称？（或者甚至在构造之后和保存模型以供以后评估之前重命名特定变量？）

是否有人对如何计算一组图像（文件夹中的 .jpg 文件）的图像均值并为 ImageDeserializer 生成正确格式的 XML 文件有高级解释？

我已经看到 CNTK_201A_CIFAR-10_DataLoader 中的代码，它执行此操作。但是，那里的输入格式不同，因此不清楚如何将图像文件作为输入来处理。

我正在尝试使用 cntk.utils.one_hot 如下：

但它抱怨不支持类numpy.float32 。

我试图转换为 Python 列表：

我收到以下错误：

我在 CNTK 中创建了一个顺序模型，并将这个模型传递给如下的损失函数：

正如这里提到的，因为我有多标签分类器，我想使用适当的损失函数。问题是我找不到任何合适的文档来在Python中找到这些损失函数。对此要求是否有任何建议或示例代码。

我应该注意到我在 BrainScript 语言中找到了这些替代方案（逻辑和加权逻辑），但在Python中没有。

我真的很喜欢顺序符号，因为它使我的代码紧凑。我注意到在文档中它读取顺序促进权重共享，因此在以下代码块中所有参数都是共享的：

如何以创建两个不同实例但仍允许模型描述重用的方式使用 Sequential？所以 y 和 z 有自己的权重，但我只在代码中写过 Sequential 一次？（尽量保持我的代码紧凑）

序列 ID 在 CNTK 文本格式中是可选的。我想知道在训练期间如何使用序列 ID。当从具有序列 ID 的 CNTKTextFormat 创建小批量时，CNTKTextFormat 中的一行是否被视为一个样本，或者具有相同序列 ID 的所有行一起被视为一个样本？