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BrainScript Train, Test, Eval

여기서는 기본 최상위 명령 및 test/eval 해당 매개 변수에 train 대해 설명합니다. 추가 최상위 명령은 해당 페이지를 참조하세요.

학습 명령

이 명령은 CNTK 모델을 학습하도록 요청합니다. 명령 섹션에 train 대한 예제는 구성 파일 개요 페이지에 제공됩니다. 관련 매개 변수는 다음과 같습니다.

  • reader – 입력 데이터를 로드하는 방법을 결정하는 데 사용되는 판독기 구성 블록입니다. 자세한 내용은 판독기 블록을 참조하세요.

  • SGD – SGD 학습 설정입니다. 자세한 내용은 SGD 블록을 참조하세요.

  • BrainScriptNetworkBuilder – BrainScript 구성 블록입니다. 자세한 내용은 BrainScript 네트워크 빌더를 참조하세요.

  • SimpleNetworkBuilder – 간단한 네트워크 작성기 구성 블록입니다. 자세한 내용은 간단한 네트워크 작성기 참조하세요.

  • cvReader – (선택 사항) 교차 유효성 검사 데이터에 대한 판독기 구성 블록입니다.

  • makeMode – (기본값)으로 true 설정하면 중단된 epoch에서 학습이 계속됩니다. 학습으로 false 설정하면 처음부터 다시 시작됩니다.

  • firstMBsToShowResult – 개별적으로 중간 결과를 표시할 epoch의 시작 부분에 있는 미니배치 수를 나타냅니다.

  • numMBsToShowResult – 중간 결과를 표시해야 하는 미니배치 수를 나타냅니다.

테스트 또는 Eval 명령

이러한 명령은 일반적으로 테스트 데이터 세트를 사용하여 정확도를 위해 모델을 평가/테스트합니다. 관련 매개 변수는 다음과 같습니다.

  • reader – 테스트 데이터를 읽을 판독기 구성 블록입니다. 자세한 내용은 판독기 블록을 참조하세요.

  • modelPath – 평가할 모델의 경로입니다.

  • BrainScriptNetworkBuilder – 지정된 경우 모델은 단순히 읽는 것이 아니라 이 구성에서 modelPath 생성됩니다. 평가용으로 즉석에서 모델을 수정하는 데 사용됩니다.

  • minibatchSize – 데이터 세트를 읽고 처리할 때 사용할 미니배치 크기입니다.

  • epochSize – 데이터 세트의 크기입니다. 기본값은 0입니다. 로 설정된 0경우 전체 데이터 세트가 평가됩니다.

  • numMBsToShowResult – 중간 결과를 표시해야 하는 미니배치 수를 나타냅니다.

  • evalNodeNames – 평가할 하나 이상의 노드 이름의 배열입니다.

  • distributedMBReading - 부울 값을 허용합니다. true 또는 false; 기본값은 false입니다. 분산 미니배치 읽기를 지원하는 독자의 경우 true로 설정해야 합니다. CNTK 텍스트 서식 판독기, 이미지 판독기 또는 복합 데이터 판독기 사용 중인 경우 distributedMBReading=true를 설정해야 합니다.

다음 예제는 Simple2d 예제를 사용합니다. 이 예제 modelPath 에서는 최상위 수준에서 정의되고 명령과 test 명령 모두 train 에 의해 자동으로 선택됩니다.

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"
            ]
        ]
    ]
]