Eseguire il training di un modello con CNTK

In questa esercitazione si useranno Visual Studio Tools per intelligenza artificiale, un'estensione di sviluppo per la compilazione, il test e la distribuzione di soluzioni di Deep Learning e intelligenza artificiale per eseguire il training di un modello.

Verrà eseguito il training del modello con il framework Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e il set di dati MNIST, che include un set di training di 60.000 esempi e un set di test di 10.000 esempi di cifre scritte a mano. Il modello verrà quindi salvato usando il formato OPEN Neural Network Exchange (ONNX) da usare con Windows ML.

Prerequisiti

Installare Visual Studio Tools per intelligenza artificiale

Per iniziare, è necessario scaricare e installare Visual Studio. Dopo aver aperto Visual Studio, attivare l'estensione Visual Studio Tools for AI :

1. Fare clic sulla barra dei menu in Visual Studio e selezionare "Estensioni e aggiornamenti..."
2. Fare clic sulla scheda "Online" e selezionare "Cerca in Visual Studio Marketplace".
3. Cercare "Visual Studio Tools for AI".
4. Fare clic sul pulsante Scarica .
5. Dopo l'installazione, riavviare Visual Studio.

L'estensione sarà attiva dopo il riavvio di Visual Studio. In caso di problemi, vedere Ricerca delle estensioni di Visual Studio.

Scaricare il codice di esempio

Scarica il repository Samples for AI su GitHub. Gli esempi illustrano come iniziare a usare l'apprendimento avanzato in TensorFlow, CNTK, Theano e altro ancora.

Installare CNTK

Installare CNTK per Python in Windows. Si noti che è anche necessario installare Python se non è già stato fatto.

In alternativa, per preparare il computer per lo sviluppo di modelli di Deep Learning, vedere Preparazione dell'ambiente di sviluppo per un programma di installazione semplificato per l'installazione di Python, CNTK, TensorFlow, driver GPU NVIDIA (facoltativo) e altro ancora.

1. Apri progetto

Avviare Visual Studio e selezionare File > Apri > progetto/soluzione. Nel repository Samples for AI (Esempi per intelligenza artificiale) selezionare la cartella examples\cntk\python e aprire il file CNTKPythonExamples.sln .

2. Addestrare il modello

Per impostare il progetto MNIST come progetto di avvio, fare clic con il pulsante destro del mouse sul progetto Python e scegliere Imposta come progetto di avvio.

Aprire quindi il file train_mnist_onnx.py ed Eseguire il progetto premendo F5 o il pulsante verde Esegui .

3. Visualizzare il modello e aggiungerlo all'app

Il file del modello mnist.onnx sottoposto a training dovrebbe ora trovarsi nella cartella samples-for-ai/examples/cntk/python/MNIST.

4. Altre informazioni

Per informazioni su come velocizzare il training di modelli di Deep Learning usando macchine virtuali GPU di Azure e altro ancora, vedere Intelligenza artificiale in Microsoft e Microsoft Machine Learning Technologies.

Annotazioni

Usare le risorse seguenti per assistenza con Windows ML:

• Per porre o rispondere a domande tecniche su Windows ML, usare il tag windows-machine learning in Stack Overflow.
• Per segnalare un bug, apri un ticket nel GitHub.