用python生成与调用cntk模型代码演示方法

生成Cntk模型的代码可以使用Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)库，而Python是CNTK的首选语言之一。本攻略将会分为以下三步：

准备样本数据并定义模型和训练参数
训练模型并保存模型
加载并调用已保存的模型进行测试

接下来我们会详细讲解每一步骤。

步骤一：准备样本数据并定义模型和训练参数

在该步骤中，我们首先需要准备自己的样本数据。我们可以参考CNTK提供的数据格式来准备好样本数据。

接下来，我们需要定义我们的模型和训练参数。将我们的模型描述为具有一定数量的层的神经网络。然后，指定一些训练参数，例如要使用的优化器、学习速率、迭代次数等。

以下是一个例子：

import cntk as C

# Define the input and output dimensions
input_dim = 784
num_output_classes = 10

# Define the network
def create_model(features):
    with C.layers.default_options(init = C.layers.glorot_uniform(), activation = C.relu):
        h = features
        h = C.layers.Dense(64)(h)
        h = C.layers.Dense(32)(h)
        return C.layers.Dense(num_output_classes, activation = None)(h)

# Input variable (representing the input images); ensure that the variable has the same shape
# as the data we will train on.
input_var = C.input_variable((input_dim,), np.float32)

# Label variable (representing the label of each image)
label_var = C.input_variable((num_output_classes,), np.float32)

# Instantiate the model function
model = create_model(input_var)

# Define the loss function 
loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, label_var)

# Define the error metric function
metric = C.classification_error(model, label_var)

# Define our training parameters
# Set the learning rate
learning_rate = 0.2

# Set the momentum schedule
momentum_schedule = C.learners.momentum_as_time_constant_schedule(100)

# Set the minibatch size
minibatch_size = 128

# Create the learner and training operator
learner = C.adadelta(model.parameters, lr=learning_rate, momentum=momentum_schedule)
trainer = C.Trainer(model, (loss, metric), [learner])

上面的代码示例中，首先定义了输入数据维度和输出类别的数量，然后定义了一个三层的神经网络模型，输入层的大小为784，输出层为10，中间两层的大小分别为64和32，激活函数为ReLU。接着定义了交叉熵损失函数和分类误差评估函数。最后定义了学习率、动量参数和小批量大小等训练参数，以及优化器，创建训练器。

步骤二：训练模型并保存模型

有了我们的模型和准备好的数据，现在我们可以训练我们的模型了。我们可以使用上面定义的训练器在数据上拟合模型。

# Initialize the parameters for the trainer
minibatch_size = 64
num_samples = len(Y_train)
num_minibatches_to_train = num_samples / minibatch_size
num_epochs = 10

# Train the model
for epoch in range(0, num_epochs):

    for minibatch_idx in range(0, int(num_minibatches_to_train)):

        # Get a minibatch of training data
        x_mb, y_mb = next(train_minibatch_sources)

        # Update the model with the minibatch data
        trainer.train_minibatch({input_var: x_mb, label_var: y_mb})

    # Evaluate the model after each epoch
    train_metric_value = trainer.previous_minibatch_evaluation_average

    print("Epoch %d, loss = %.4f, error = %.2f%%" % (epoch+1, train_metric_value, train_metric_value * 100))

# Save the model
model.save('model.cntk')

在该示例中，我们首先对训练进行配置，指定小批次大小、样本数、迭代次数等。随后，我们使用一个简单的循环来训练我们的模型。在每个迭代中，使用train_minibatch()函数来更新模型的损失。最后，我们保存模型以便后续调用。

步骤三：加载并调用已保存的模型进行测试

现在我们有了一个已经训练好的模型，我们可以使用load_model()函数从文件中加载该模型，并使用eval()函数根据输入数据对模型进行评估。

# Load the saved model
loaded_model = C.load_model('model.cntk')

# Test the model on some data
test_input = np.random.randn(784).astype(np.float32)
output = loaded_model.eval({loaded_model.arguments[0]: [test_input]})
print(output)

在上述示例中，我们首先使用load_model()函数从文件中加载模型。然后，我们随机生成一组测试数据并使用eval()函数计算输出。最后输出模型的预测结果。

我们也可以使用Function()函数将模型封装成函数并调用该函数进行测试：

# Create a function to wrap the model
loaded_function = loaded_model.functions[0]

# Test the function on some data
test_input = np.random.randn(784).astype(np.float32)
output = loaded_function.eval({loaded_function.arguments[0]: [test_input]})[0][0]
print(output)

以上就是生成和调用CNTK模型的完整攻略。可以根据自己的需要定义自己的模型，训练自己的数据，并进行测试。

下面是第二个示例，该示例中使用CNTK库中的MNIST数据集进行分类任务。

import cntk as C
import numpy as np
import os
import urllib.request

# Define the data dimensions
num_features = 784
num_classes = 10

# Define the input/output variables
input_var = C.input_variable((num_features,))
label_var = C.input_variable((num_classes,))

# Define the network structure
def create_model(features):
    with C.layers.default_options(init = C.layers.glorot_uniform(), activation = C.relu):
        h = features
        h = C.layers.Dense(100)(h)
        return C.layers.Dense(num_classes, activation = None)(h)

# Create the model
model = create_model(input_var)

# Define the loss function and classification error calculation
loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, label_var)
metric = C.classification_error(model, label_var)

# Define the reader for both training and testing data
def create_reader(path, is_training, input_dim, label_dim):
    return C.io.MinibatchSource(C.io.CTFDeserializer(path, C.io.StreamDefs(
        features = C.io.StreamDef(field='image', shape=input_dim),
        labels   = C.io.StreamDef(field='label', shape=label_dim)
    )), randomize=is_training, max_sweeps = C.io.INFINITELY_REPEAT if is_training else 1)

# Download the dataset if needed 
mnist_filename = 'Train-28x28_cntk_text.txt'
data_url = "https://raw.githubusercontent.com/microsoft/CNTK/master/Examples/Image/Classification/ConvNet/Python/%s"%mnist_filename
if not os.path.exists(mnist_filename):
    print('Downloading train data, please wait...')
    urllib.request.urlretrieve(data_url, mnist_filename)
print("Done.")

# Create the training and testing readers
train_reader = create_reader(mnist_filename, True, (num_features,), (num_classes,))
test_reader = create_reader(mnist_filename, False, (num_features,), (num_classes,))

# Initialize the parameters for the trainer
minibatch_size = 128
num_epochs = 5
learning_rate = 0.01
lr_schedule = C.learning_parameter_schedule_per_sample(learning_rate)
momentum_schedule = C.momentum_schedule(0.9)

# Create the learner
learner = C.momentum_sgd(model.parameters, lr_schedule, momentum_schedule)
trainer = C.Trainer(model, (loss, metric), learner)

# Train the model
for epoch in range(num_epochs):
    epoch_end = (epoch+1) * (num_epochs / minibatch_size)
    training_progress_output_freq = 100

    for i, batch in enumerate(train_reader.next_minibatch(minibatch_size)):
        trainer.train_minibatch(batch)
        if i % training_progress_output_freq == 0:
            training_loss = trainer.previous_minibatch_loss_average
            training_error = trainer.previous_minibatch_evaluation_average
            print(f"Epoch {epoch}, Batch: {i}, Loss: {training_loss:.5f}, Error: {training_error:.5f}")

# Evaluate the model trained on the test dataset
test_error = trainer.test_minibatch(test_reader).evaluation_average
print(f"Test error: {test_error:.5f}")

# Save the trained model
model.save("mnist.model")
print("Model saved")

在此示例中，首先定义了样本特征的数量和类别数量，使用CNTK模型定义了一个两层感知器网络模型，其中输入层维度为784，输出层维度为10，中间隐含层有100个神经元。随后定义了交叉熵损失函数和分类误差评估函数，同时定义了MNIST数据集的读取方式。然后配置了训练参数，包括学习率、动量、迭代次数和小批量大小等。接着使用Trainer函数训练模型，在训练中使用test_minibatch()函数计算测试误差。最后将训练好的模型保存到文件中。

以上就是用Python生成与调用CNTK模型的完整攻略，可以根据自己的需要调整相应的参数并拟合自己的数据。

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用python生成与调用cntk模型代码演示方法

步骤一：准备样本数据并定义模型和训练参数

步骤二：训练模型并保存模型

步骤三：加载并调用已保存的模型进行测试

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