Microsoft Cognitive Toolkit

  • Artykuł

UWAGA: CNTK nie jest już aktywnie opracowywana. Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz informacje o wersji końcowej wersji głównej .

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to zestaw narzędzi typu open source do rozproszonego uczenia głębokiego klasy komercyjnej. Opisuje ona sieci neuronowe jako serię kroków obliczeniowych za pośrednictwem skierowanego grafu. CnTK umożliwia użytkownikowi łatwe realizowanie i łączenie popularnych typów modeli, takich jak splotowe sieci DNN, splotowe sieci neuronowe (CNN) i rekursyjne sieci neuronowe (RNN/LSTM). CNTK implementuje uczenie stochastyczne spadku gradientu (SGD, backpropagation błędu) z automatycznym różnicowaniem i równoległość na wielu procesorach GPU i serwerach.

Ten film wideo zawiera ogólne omówienie zestawu narzędzi. Aby uzyskać informacje na temat uczenia głębokiego za pomocą Microsoft Cognitive Toolkit CNTK.

Najnowsza wersja CNTK to 2.7.

CnTK można dołączyć jako bibliotekę w programach języka Python, C# lub C++, a także jako autonomiczne narzędzie uczenia maszynowego za pomocą własnego języka opisu modelu (BrainScript). Ponadto można użyć funkcji oceny modelu CNTK z poziomu programów Java.

CNTK obsługuje 64-bitowe systemy operacyjne Linux lub 64-bitowe systemy operacyjne Windows. Aby zainstalować, możesz wybrać wstępnie skompilowane pakiety binarne lub skompilować zestaw narzędzi ze źródła udostępnionego w usłudze GitHub.

Oddzielna licencja nie jest już wymagana do korzystania z 1-bitowego spadku gradientu stochastycznego (1-bitowego spadku SGD) w CNTK; 1-bitowy SGD jest dostępny w ramach licencji udostępnionej w usłudze GitHub.


CNTK jest również jednym z pierwszych zestawów narzędzi uczenia głębokiego do obsługi formatu OPEN Neural Network Exchange ONNX , czyli udostępnionej reprezentacji modelu typu open source na potrzeby współdziałania platformy i optymalizacji współużytkowanej. Współtworzyny przez firmę Microsoft i obsługiwany przez wiele innych, ONNX umożliwia deweloperom przenoszenie modeli między strukturami, takimi jak CNTK, Caffe2, MXNet i PyTorch.

Najnowsza wersja zestawu CNTK obsługuje protokół ONNX w wersji 1.0.

Dowiedz się więcej o ONNX tutaj.