BrainScript Train, Test, Eval

Aqui descrevemos os principais comandos train de alto nível e test/eval os seus parâmetros correspondentes. Para obter comandos de nível superior adicionais consulte a página correspondente.

Comando do Comboio

Este comando pede CNTK que treine um modelo. Um exemplo para uma train secção de comando é fornecido na página de visão geral do ficheiro Config . Os parâmetros relacionados são:

• reader – o bloco de configuração do leitor utilizado para determinar como carregar os dados de entrada. Para mais detalhes consulte o bloco Reader.

• SGD – a configuração de treino SGD. Para mais detalhes consulte o bloco SGD.

• BrainScriptNetworkBuilder – o bloco de configuração BrainScript. Para mais detalhes consulte BrainScript Network Builder.

• SimpleNetworkBuilder – o simples bloco de configuração do construtor de rede. Para mais detalhes consulte o Simple Network Builder.

• cvReader – (opcional) o bloco de configuração do leitor para dados de validação cruzada.

• makeMode – se definido para true (predefinido) o treino continuará a partir de qualquer época interrompida. Se estiver definido para false o treino recomeçará do zero.

• firstMBsToShowResult – indica quantos minibatches no início de uma época mostram resultados intermédios para individualmente.

• numMBsToShowResult – indica depois de quantos minibatches os resultados intermédios devem ser mostrados.

Comando de Teste ou Eval

Estes comandos avaliam/testam uma modelo de precisão, geralmente com um conjunto de dados de teste. Os parâmetros relacionados são:

• reader – o bloco de configuração do leitor para ler os dados do teste. Para mais detalhes consulte o bloco Reader.

• modelPath– o caminho para a modelo a ser avaliado.

• BrainScriptNetworkBuilder– se isso for dado, o modelo não é apenas lidomodelPath, mas construído a partir desta configuração. Isto é usado para modificar modelos em movimento para avaliação.

• minibatchSize – o tamanho da minibatch para utilizar ao ler e processar o conjunto de dados.

• epochSize – o tamanho do conjunto de dados. A predefinição é 0. Todo o conjunto de dados será avaliado se estiver definido para 0.

• numMBsToShowResult – indica depois de quantos minibatches os resultados intermédios devem ser mostrados.

• evalNodeNames – uma variedade de nomes de um ou mais nomes de nó para avaliar.

• distributedMBReading - aceita o valor booleano: verdadeiro ou falso; o padrão é falso. Deve ser definido como verdadeiro para os leitores que suportam a leitura de minibatch distribuído. Se estiver a utilizar CNTK leitor de formato de texto, leitor de imagens ou leitor de dados compostos, deverá definir o DISTRIBUÍDOMBReading=verdadeiro.

O exemplo a seguir é tomado como o exemplo Simple2d. Nesse exemplo, o modelPath é definido no nível superior e captado automaticamente pelo train comando e test comando.

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"
            ]
        ]
    ]
]