The Microsoft Cognitive Toolkit

  • Artikel

CATATAN: CNTK tidak lagi dikembangkan secara aktif. Lihat catatan rilis rilis utama akhir untuk detailnya.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) adalah toolkit sumber terbuka untuk pembelajaran mendalam terdistribusi tingkat komersial. Ini menjelaskan jaringan neural sebagai serangkaian langkah komputasi melalui grafik yang diarahkan. CNTK memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mewujudkan dan menggabungkan jenis model populer seperti DN feed-forward, jaringan neural konvolusional (CNS) dan jaringan saraf berulang (RNN/LSTM). CNTK menerapkan pembelajaran penurunan gradien stochastic (SGD, backpropagation kesalahan) dengan diferensiasi dan paralelisasi otomatis di beberapa GPU dan server.

Video ini memberikan gambaran umum tingkat tinggi tentang toolkit. Untuk informasi tentang Pembelajaran Mendalam dengan Microsoft Cognitive Toolkit CNTK.

Rilis terbaru CNTK adalah 2.7.

CNTK dapat disertakan sebagai pustaka dalam program Python, C#, atau C++Anda, atau digunakan sebagai alat pembelajaran mesin mandiri melalui bahasa deskripsi modelnya sendiri (BrainScript). Selain itu, Anda dapat menggunakan fungsi evaluasi model CNTK dari program Java Anda.

CNTK mendukung sistem operasi Linux 64-bit atau Windows 64-bit. Untuk menginstal, Anda dapat memilih paket biner yang telah dikompilasi sebelumnya, atau mengkompilasi toolkit dari sumber yang disediakan di GitHub.

Lisensi terpisah tidak lagi diperlukan untuk menggunakan Stochastic Gradient Descent (1-bit SGD) 1-bit di CNTK; SGD 1-bit tersedia di bawah lisensi yang disediakan di GitHub.


CNTK juga merupakan salah satu toolkit pembelajaran mendalam pertama yang mendukung format Open Neural Network Exchange ONNX , representasi model bersama sumber terbuka untuk interoperabilitas kerangka kerja dan pengoptimalan bersama. Dikembangkan bersama oleh Microsoft dan didukung oleh banyak orang lain, ONNX memungkinkan pengembang untuk memindahkan model antar kerangka kerja seperti CNTK, Caffe2, MXNet, dan PyTorch.

Rilis terbaru CNTK mendukung ONNX v1.0.

Pelajari selengkapnya tentang ONNX di sini.