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CNTK工具使用总结
一、下载及安装CNTK（Cognitive Toolkit）是微软公司开发的深度学习工具箱，本文使用已编译好的CNTK工具版本，如果想自己编译可以的话，可以使用源码版本。官网安装指南：https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Automated-binary-install 。 二、使用指南 以MNIST数据集为例，简单介绍下CNTK的使用。 1. 打开Win10系统下的命令提示符窗口，输入C:\local\cntk\Scripts\cntkpy34.bat，运行批处理文件cntkpy34.bat文件，打开CNTK-Python环境。 2. 在CNTK-Python环境下，切换C:\repos\CNTK\Examples\Image\DataSets\MNIST文件夹为当前目录，输入python install_mnist.py命令，运行Python脚本install_mnist.py下载MNIST训练集和测试集，并转换为.txt文档。 3. 将当前目录切换到C:\repos\CNTK\Examples\Image\GettingStarted，输入命令cntk configFile=01_OneHidden.cntk运行配置文件。配置文件由微软的BrainScript语言编写，包含训练过程模块（trainNetwork）和测试过程模块（testNetwork），trainNetwork模块里包含对网络结构的定义。运行该配置文件即可用训练集训练网络模型，再用测试集测试之。最终训练完的模型和中间的训练结果存储在 .\Output\Models 文件夹下。当模型训练完后，可以在C++或者C#语言中（其他语言也可，待探索）部署训练好的模型，在其他的数据集中得到预测结果。 4. 3中的训练过程和测试过程也可以用Python语言编写的.py文件实现，将当前目录切换到C:\repos\CNTK\bindings\python\examples\MNIST，输入命令python SimpleMNIST.py运行.py文件，进行网络模型的训练与测试。这种方式下模型训练完后，利用何种语言调用该模型进行部署还有待进一步探索。 |
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