BrainScript Train, Test, Eval

Aquí se describen los comandos train principales de nivel superior y test/eval sus parámetros correspondientes. Para obtener comandos de nivel superior adicionales, consulte la página correspondiente.

Train (comando)

Este comando pide a CNTK entrenar un modelo. En la página Información general del archivo de configuración se proporciona un ejemplo de una train sección de comandos. Los parámetros relacionados son:

• reader : bloque de configuración del lector que se usa para determinar cómo cargar datos de entrada. Para obtener más información, consulte Bloque lector.

• SGD – la configuración de entrenamiento de SGD. Para obtener más información, consulte Bloque SGD.

• BrainScriptNetworkBuilder : bloque de configuración de BrainScript. Para obtener más información, consulte BrainScript Network Builder.

• SimpleNetworkBuilder : bloque de configuración simple del generador de red. Para obtener más información, consulte Simple Network Builder.

• cvReader : (opcional) el bloque de configuración del lector para los datos de validación cruzada.

• makeMode : si se establece true en (valor predeterminado), el entrenamiento continuará desde cualquier época interrumpida. Si se establece en false el entrenamiento se reiniciará desde cero.

• firstMBsToShowResult : indica el número de minibaches al principio de una época para mostrar resultados intermedios para individualmente.

• numMBsToShowResult : indica después de cuántos minibatches se deben mostrar los resultados intermedios.

Comando Test o Eval

Estos comandos evalúan o prueban un modelo de precisión, normalmente con un conjunto de datos de prueba. Los parámetros relacionados son:

• reader : bloque de configuración del lector para leer los datos de prueba. Para obtener más información, consulte Bloque lector.

• modelPath : ruta de acceso al modelo que se va a evaluar.

• BrainScriptNetworkBuilder : si se especifica, el modelo no solo se lee de modelPath sino que se construye a partir de esta configuración. Esto se usa para modificar modelos sobre la marcha para su evaluación.

• minibatchSize : tamaño del minibatch que se va a usar al leer y procesar el conjunto de datos.

• epochSize : el tamaño del conjunto de datos. El valor predeterminado es 0. Todo el conjunto de datos se evaluará si está establecido en 0.

• numMBsToShowResult : indica después de cuántos minibatches se deben mostrar los resultados intermedios.

• evalNodeNames : matriz de uno o varios nombres de nodo que se van a evaluar.

• distributedMBReading - acepta el valor booleano: true o false; el valor predeterminado es false. Debe establecerse en true para los lectores que admiten la lectura de minibatch distribuida. Si usa CNTK Lector de formato de texto, Lector de imágenes o Lector de datos compuestos, debe establecer distributedMBReading=true.

En el ejemplo siguiente se toma el ejemplo Simple2d. En ese ejemplo, modelPath se define en el nivel superior y se selecciona automáticamente mediante el train comando y test .

Simple_Demo_Test = [
    action = "test"

    # Parameter values for the reader
    reader = [
        readerType = "CNTKTextFormatReader"
        file = "$DataDir$/SimpleDataTest_cntk_text.txt"
        randomize = false
        input = [
            features = [
                dim = 2        # two-dimensional input data
                format = "dense"
            ]
            labels = [
                dim = 2        # two-dimensional labels
                format = "dense"
            ]
        ]
    ]
]