Beispiele für Tutorials &

Tutorials

Python Jupyter Notebook (empfohlen)

Wenn Sie Erste Schritte abgeschlossen haben, verwenden Sie die CNTK Python Jupyter Notebook-Tutorials, um sich mit dem Toolkit vertraut zu machen. Sie können mit den Tutorials der CNTK 100-Serie beginnen, bevor Sie höhere Serien ausprobieren, die eine Reihe verschiedener Anwendungen abdecken, einschließlich Bildklassifizierung, Sprachverständnis, Verstärkungslernen und anderen.

Zusätzliche Python-Rezepte:

• "Build your own image classifier using Transfer Learning" enthält zwei Beispiele für benutzerdefinierte Bildklassifizierungen mithilfe von Transfer Learning.
• "Objekterkennung mithilfe von Fast R-CNN" beschreibt das Trainieren von Fast R-CNN auf PASCAL-VOC-Daten und benutzerdefinierten Daten für die Objekterkennung.
• "Object-Detection-using-Faster-R-CNN" beschreibt, wie Schnellere R-CNN für PASCAL-VOC-Daten und benutzerdefinierte Daten für die Objekterkennung trainiert werden.

Sie können die Tutorials auch live mit vorinstalliertem CNTK in Azure Notebooks kostenlos ausprobieren.

Beispiele

Unter Beispiele finden Sie Beispiele für das Erstellen von Netzwerken in CNTK mithilfe der unterstützten APIs.