Entraîner un modèle avec CNTK

Dans ce tutoriel, nous allons utiliser Visual Studio Tools pour l’IA, une extension de développement pour la création, le test et le déploiement de solutions Deep Learning &AI, pour entraîner un modèle.

Nous allons entraîner le modèle avec l’infrastructure Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) et le jeu de données MNIST, qui a un jeu d’entraînement de 60 000 exemples et un jeu de test de 10 000 exemples de chiffres manuscrits. Nous allons ensuite enregistrer le modèle à l’aide du format ONNX (Open Neural Network Exchange) à utiliser avec Windows ML.

Conditions préalables

Installer Visual Studio Tools pour l’IA

Pour commencer, vous devez télécharger et installer Visual Studio. Une fois Visual Studio ouvert, activez l’extension Visual Studio Tools pour AI :

1. Cliquez sur la barre de menus dans Visual Studio, puis sélectionnez « Extensions et mises à jour... »
2. Cliquez sur l’onglet « En ligne », puis sélectionnez « Rechercher dans Visual Studio Marketplace ».
3. Recherchez « Visual Studio Tools for AI ».
4. Cliquez sur le bouton Télécharger .
5. Après l’installation, redémarrez Visual Studio.

L’extension sera active une fois Visual Studio redémarré. Si vous rencontrez des problèmes, consultez Recherche d’extensions Visual Studio.

Télécharger un exemple de code

Téléchargez le répertoire Samples for AI sur GitHub. Les exemples couvrent la prise en main du deep learning sur TensorFlow, CNTK, Theano et bien plus encore.

Installer CNTK

Installez CNTK pour Python sur Windows. Notez que vous devrez également installer Python si ce n’est pas déjà fait.

Vous pouvez également préparer votre machine pour le développement de modèles deep learning, consultez Préparation de votre environnement de développement pour un programme d’installation simplifié pour l’installation de Python, CNTK, TensorFlow, pilotes GPU NVIDIA (facultatif) et bien plus encore.

1. Ouvrir le projet

Lancez Visual Studio et sélectionnez Fichier > ouvrir > un projet/solution. Dans le référentiel Samples for AI, sélectionnez le dossier examples\cntk\python , puis ouvrez le fichier CNTKPythonExamples.sln .

2. Entraîner le modèle

Pour définir le projet MNIST comme projet de démarrage, cliquez avec le bouton droit sur le projet Python, puis sélectionnez Définir comme projet de démarrage.

Ensuite, ouvrez le fichier train_mnist_onnx.py et exécutez le projet en appuyant sur F5 ou sur le bouton Exécuter vert.

3. Afficher le modèle et l’ajouter à votre application

À présent, le fichier de modèle mnist.onnx formé doit se trouver dans le dossier samples-for-ai/examples/cntk/python/MNIST.

4. En savoir plus

Pour savoir comment accélérer l’apprentissage des modèles d’apprentissage profond à l’aide de machines virtuelles GPU Azure et bien plus encore, visitez l’intelligence artificielle chez Microsoft et Microsoft Machine Learning Technologies.

Remarque

Utilisez les ressources suivantes pour obtenir de l’aide sur Windows ML :

• Pour poser ou répondre à des questions techniques sur Windows ML, utilisez la balise Windows-Machine Learning sur Stack Overflow.
• Pour signaler un bogue, veuillez signaler un problème sur notre GitHub.