Treinar um modelo com CNTK

Neste tutorial, usaremos as Ferramentas do Visual Studio para IA, uma extensão de desenvolvimento para criar, testar e implantar soluções de IA e aprendizado profundo para treinar um modelo.

Treinaremos o modelo com a estrutura do Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e o conjunto de dados MNIST, que tem um conjunto de treinamento de 60.000 exemplos e um conjunto de testes de 10.000 exemplos de dígitos manuscritos. Em seguida, salvaremos o modelo usando o formato ONNX (Open Neural Network Exchange) para usar com o Windows ML.

Pré-requisitos

Instalar as Ferramentas do Visual Studio para IA

Para começar, você precisará baixar e instalar o Visual Studio. Depois de abrir o Visual Studio, ative a extensão ferramentas do Visual Studio para IA :

1. Clique na barra de menus no Visual Studio e selecione "Extensões e Atualizações..."
2. Clique na guia "Online" e selecione "Pesquisar no Visual Studio Marketplace".
3. Pesquise "Ferramentas do Visual Studio para IA".
4. Clique no botão Baixar .
5. Após a instalação, reinicie o Visual Studio.

A extensão estará ativa assim que o Visual Studio for reiniciado. Se você estiver tendo problemas, confira Como localizar extensões do Visual Studio.

Baixar código de exemplo

Baixe o repositório Samples for AI no GitHub. Os exemplos abordam a introdução ao aprendizado profundo entre TensorFlow, CNTK, Theano e muito mais.

Instalar o CNTK

Instale o CNTK para Python no Windows. Observe que você também terá que instalar o Python se ainda não tiver feito isso.

Como alternativa, para preparar seu computador para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo, consulte Preparando seu ambiente de desenvolvimento para um instalador simplificado para instalar drivers Python, CNTK, TensorFlow, NVIDIA GPU (opcional) e muito mais.

1. Abrir projeto

Inicie o Visual Studio e selecione Arquivo > Abrir > Projeto/Solução. No repositório Exemplos de IA, selecione os exemplos\cntk\python e abra o arquivo CNTKPythonExamples.sln .

2. Treinar o modelo

Para definir o projeto MNIST como o projeto de inicialização, clique com o botão direito do mouse no projeto python e selecione Definir como Projeto de Inicialização.

Em seguida, abra o arquivo train_mnist_onnx.py e execute o projeto pressionando F5 ou o botão Executar verde.

3. Exibir o modelo e adicioná-lo ao seu aplicativo

Agora, o arquivo de modelo mnist.onnx treinado deve estar na pasta samples-for-ai/examples/cntk/python/MNIST.

4. Saiba mais

Para saber como acelerar o treinamento de modelos de aprendizado profundo usando máquinas virtuais de GPU do Azure e muito mais, visite a Inteligência Artificial na Microsoft e noMicrosoft Machine Learning Technologies.

Observação

Use os seguintes recursos para obter ajuda com o Windows ML:

• Para fazer ou responder a perguntas técnicas sobre o ML do Windows, use o rótulo windows-machine-learning no Stack Overflow.
• Para relatar um bug, registre um problema em nosso GitHub.