Entrenamiento de un modelo con CNTK

En este tutorial, usaremos Visual Studio Tools for AI, una extensión de desarrollo para compilar, probar e implementar soluciones de Aprendizaje profundo e inteligencia artificial para entrenar un modelo.

Entrenaremos el modelo con el marco de Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) y el conjunto de datos MNIST, que tiene un conjunto de entrenamiento de 60 000 ejemplos y un conjunto de pruebas de 10 000 ejemplos de dígitos manuscritos. A continuación, guardaremos el modelo con el formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para usarlo con Windows ML.

Prerrequisitos

Instalación de Visual Studio Tools para IA

Para empezar, deberá descargar e instalar Visual Studio. Una vez que haya abierto Visual Studio, active la extensión Visual Studio Tools for AI :

1. Haga clic en la barra de menús de Visual Studio y seleccione "Extensiones y actualizaciones..."
2. Haga clic en la pestaña "Online" (En línea) y seleccione "Buscar Visual Studio Marketplace".
3. Busque "Visual Studio Tools for AI".
4. Haga clic en el botón Descargar .
5. Después de la instalación, reinicie Visual Studio.

La extensión estará activa una vez que Se reinicie Visual Studio. Si tiene problemas, consulte Búsqueda de extensiones de Visual Studio.

Descargar código de ejemplo

Descargue el repositorio Samples for AI en GitHub. En los ejemplos se explica cómo empezar a trabajar con el aprendizaje profundo en TensorFlow, CNTK, Theano y mucho más.

Instalación de CNTK

Instale CNTK para Python en Windows. Tenga en cuenta que también tendrá que instalar Python si aún no lo ha hecho.

Como alternativa, para preparar la máquina para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, consulte Preparación del entorno de desarrollo para un instalador simplificado para instalar Python, CNTK, TensorFlow, controladores de GPU de NVIDIA (opcional) y mucho más.

1. Abrir proyecto

Inicie Visual Studio y seleccione Archivo > abrir > proyecto o solución. En el repositorio Samples for AI (Ejemplos para IA), seleccione la carpeta examples\cntk\python y abra el archivo CNTKPythonExamples.sln .

2. Entrenamiento del modelo

Para establecer el proyecto MNIST como proyecto de inicio, haga clic con el botón derecho en el proyecto de Python y seleccione Establecer como proyecto de inicio.

A continuación, abra el archivo train_mnist_onnx.py y Ejecute el proyecto presionando F5 o el botón verde Ejecutar .

3. Ver el modelo y agregarlo a la aplicación

Ahora, el archivo de modelo mnist.onnx entrenado debe estar en la carpeta samples-for-ai/examples/cntk/python/MNIST.

4. Más información

Para obtener información sobre cómo acelerar el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo mediante Azure GPU Virtual Machines y mucho más, visite Inteligencia artificial en Microsoft y Microsoft Machine Learning Technologies.

Nota:

Use los siguientes recursos para obtener ayuda con Windows ML:

• Para formular o responder preguntas técnicas sobre Windows ML, use la etiqueta windows-machine-learning en Stack Overflow.
• Para notificar un error, envíe un problema en nuestra GitHub.