CNTK v2.7 릴리스 정보
친애하는 커뮤니티,
ONNX 및 ONNX 런타임에 지속적으로 기여하면서 AI 프레임워크 에코시스템 내에서 상호 운용하고 기존 ML 모델과 심층 신경망 모두에 대한 고성능 플랫폼 간 추론 기능에 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다. 지난 몇 년 동안 Microsoft Cognitive Toolkit을 포함하여 이러한 주요 오픈 소스 기계 학습 프로젝트를 개발할 수 있는 권한이 부여되었으며, 이를 통해 사용자는 업계 전반의 딥 러닝 발전을 대규모로 활용할 수 있었습니다.
오늘의 2.7 릴리스는 CNTK의 마지막 주요 릴리스가 될 것입니다. 버그 수정을 위한 몇 가지 후속 부 릴리스가 있을 수 있지만 사례별로 평가됩니다. 이 릴리스 이후 새로운 기능 개발에 대한 계획은 없습니다.
CNTK 2.7 릴리스는 ONNX 1.4.1을 완전히 지원하며, CNTK 모델을 운영하려는 사용자가 ONNX 및 ONNX 런타임을 활용하는 것이 좋습니다. 앞으로도 사용자는 이를 지원하는 프레임워크 수를 통해 진화하는 ONNX 혁신을 계속 활용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 기본적으로 PyTorch에서 ONNX 모델을 내보내거나 TensorFlow-ONNX 변환기를 사용하여 TensorFlow 모델을 ONNX로 변환할 수 있습니다.
CNTK의 초기 오픈 소스 릴리스 이후 수년 동안 기여자와 사용자로부터 받은 모든 지원에 매우 감사드립니다. CNTK를 사용하면 Microsoft 팀과 외부 사용자가 프레임워크의 발신업체인 Microsoft Speech 연구원이 달성한 음성 인식의 역사적 돌파구와 같은 모든 방식의 딥 러닝 애플리케이션에서 복잡하고 대규모 워크로드를 실행할 수 있습니다.
ONNX가 Bing 및 Office와 같은 Microsoft 제품에서 사용되는 모델을 제공하는 데 점점 더 많이 사용됨에 따라, 우리는 에코시스템을 발전시키기 위해 엄격한 프로덕션 요구와 함께 연구에서 혁신을 합성하는 데 전념하고 있습니다.
무엇보다도, 우리의 목표는 소프트웨어 및 하드웨어 스택에서 딥 러닝의 혁신을 가능한 한 개방적이고 접근성 있게 만드는 것입니다. 우리는 CNTK의 기존 강점과 새로운 최첨단 연구를 다른 오픈 소스 프로젝트에 가져와 이러한 기술의 범위를 진정으로 넓히기 위해 열심히 노력할 것입니다.
감사와 함께,
-- CNTK 팀
이 릴리스의 하이라이트
- Windows 및 Linux용 CUDA 10으로 이동했습니다.
- ONNX 내보내기에서 고급 RNN 루프를 지원합니다.
- 2GB보다 큰 모델을 ONNX 형식으로 내보냅니다.
- Brain Script 학습 작업에서 FP16을 지원합니다.
CUDA 10에 대한 CNTK 지원
CNTK는 이제 CUDA 10을 지원합니다. 이렇게 하려면 Windows용 Visual Studio 2017 v15.9로 환경을 빌드하기 위한 업데이트가 필요합니다.
Windows에서 빌드 및 런타임 환경을 설정하려면 다음을 수행합니다.
- Visual Studio 2017
설치합니다. 참고: CUDA 10 이상에서는 더 이상 특정 VC 도구 버전 14.11을 설치하고 실행할 필요가 없습니다. - Nvidia CUDA 10 설치
- PowerShell에서 다음을 실행합니다. DevInstall.ps1
- Visual Studio 2017을 시작하고 CNTK.sln엽니다.
docker를 사용하여 Linux에서 빌드 및 런타임 환경을 설정하려면 여기Dockerfiles
ONNX 내보내기에서 고급 RNN 루프 지원
재귀 루프가 있는 CNTK 모델은 검사 작업을 사용하여 ONNX 모델로 내보낼 수 있습니다.
ONNX 형식으로 2GB보다 큰 모델 내보내기
ONNX 형식으로 2GB보다 큰 모델을 내보내려면 cntk를 사용합니다. 함수 API: 'format'이 ModelFormat.ONNX로 설정되고 use_external_files_to_store_parameters True로 설정된 save(self, filename, format=ModelFormat.CNTKv2, use_external_files_to_store_parameters=False)입니다. 이 경우 모델 매개 변수는 외부 파일에 저장됩니다. 내보낸 모델은 onnxruntime에서 모델 평가를 수행할 때 외부 매개 변수 파일과 함께 사용해야 합니다.
2018-11-26.
Netron 이제 CNTK v1 및 CNTK v2 .model 파일 시각화를 지원합니다.
