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CNTK示例

教程/和示例/文件夹包含使用 Python API、C# 和 BrainScript 的CNTK网络的各种示例配置。这些示例按主题划分为图像、语言理解、语音等。若要开始使用CNTK我们建议在Tutorials文件夹中学习教程。

Python 示例

了解 API 的最佳方式是在 [CNTK 克隆根]/示例目录中查看以下示例：

MNIST：用于分类 MNIST 图像的完全连接的源转发模型。 (按照 Examples/Image/DataSets/MNIST/README.md) 中的说明进行操作
TrainResNet_CIFAR10：用于在 CIFAR 图像数据集上进行训练的图像分类 ResNet 模型。 (按照 Examples/Image/DataSets/CIFAR-10/README.md 中的说明获取 CIFAR 数据集并将其转换为CNTK支持的格式)
ReinforcementLearning：使用深度 Q 神经网络进行强化学习， (DQN) 。
SequenceClassification：文本数据的 LSTM 序列分类模型。
Sequence2Sequence：一个序列，用于对 grapheme 到 phoneme 翻译模型进行定型，该模型在 CMUDict 语料库上进行训练。
NumpyInterop - NumPy 互操作性示例，演示如何使用 NumPy 数组通过训练数据训练简单的源转发网络。
LanguageUnderstanding - 语言理解。
CharacterLM： LSTM 字符级语言模型，用于预测序列中的下一个输出字符。
LightRNN：在 CNTK 中实现 LightRNN。
WordLMWithSampledSoftmax：带采样 softmax 的字级语言模型。
视频 - 基本 3D 卷积网络，用于深入了解视频任务。

Cognitive Toolkit模型库页还提供了所有示例和教程的概述。

“使用 C# 示例训练”CNTK页提供了演示如何生成、训练和验证 DNN 模型的示例。

CNTK Eval 示例页提供了演示如何使用 C++、C#/.NET、Python 和 Java 评估预训练模型的示例。