此演示程序使用 Python 进行编码。不过，即使不了解 Python，也应该能够跟着我一起操作，并且不会遇到太多麻烦。本文展示了演示程序的所有代码。两个数据文件使用是本文随附的下载中提供。...在大多数神经网络问题中，你想要规范化预测因子值。而不是直接规范化数据文件中的像素值，演示程序规范化数据进行联机，因为稍后您将看到。...请注意滚轮文件，该值指示该文件中的"cp35"适用于 Python 3.5。...CNTK 全局随机数种子，因此您的结果将是可重现的好办法。...训练迭代数的最大数目的值，在每次，学习率定型的批中的项目数是必须通过反复试验来确定的所有可用参数。
有一些关于黑客新闻网站的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)可以提高性能。...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，该项目发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings...伍尔夫的帖子是2017年的，所以如果能得到一个更新的比较结果，也包括Theano和MXNet作为后端，那将会很有趣(虽然Theano现在已经被弃用了)。...Apache MXNet的GluonNLP 0.6：缩小了与BERT重复研究的差距 Caleb Robinson的“如何重现ImageNet验证结果”(当然，还有Curtis的“基准测试文章”) DL...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。
前段时间，微软开源了认知服务的工具箱，直到近期才有时间进行测试。 看了文档，这个CNTK工具包还是非常厉害的，可以支持语音识别，图像分类，机器翻译等多种任务。里面也集成了多种深度学习的模型。...(1) 安装步骤： 准备工作 1、 现在编译好的win下的安装包：https://github.com/Microsoft/CNTK/releases，（有不同版本） 2、 解压到下面文件夹：E:\\cntk...\conda-windows-cntk-py34-environment.yml 注：这个过程可能无法一次成功，使用命令conda clean –-lock解锁之后，重新执行上述命令 pipinstall...设置环境变量： setx PATH=E:\cntk安装\CNTK-2-0-beta4-0-Windows-64bit-GPU-1bit-SGD\cntk\cntk;%PATH% 测试验证安装是否成功 进入...根据测试文件生成了MC.txt.z测试结果文件（在Linux下可打开查看） 语音测试speech 进入目录E:\cntk安装\CNTK-2-0-beta4-0-Windows-64bit-GPU-1bit-SGD
基于深度学习的人脸检测 识别效率高 当网络的构造设计完成之后，深度神经的网络能够自发去分类、提取需要使用的特征，这就大大节省了人工获取特点以及设计分类装置的不必要程序。...深度神经网络的学习方式使得识别器不会进入到常见的多层次网络，避免局部选择。并且深度神经网络在训练时不需要监督，同时也不需要标签，节省了标本取样的时间。...当调整神经网络权值时，权值就会自动接近最优点，最终获取一个完美的数据。 ? Tensorflow Why Tensorflow? 可用性 ? 灵活性 ? 效率 ?...功能强大的可视化组件TensorBoard 相比其他的深度学习框架，文档最全，资源最多 部署容易 性能、SDK大小、模型大小都满足移动端App的需求 Tensorflow Caffe Keras CNTK...避免人工测试产生的错误 记录每一次测试的原始数据，确保测试结果可以重现，以便追踪问题 提供更多的原始数据进行分析为下一步优化提供更多参考 效率提升 测试工具 Farseer ? ? ? 修改 ?
Keras在高层可以调用TensorFlow、CNTK、Theano，还有更多优秀的库也在被陆续支持中。Keras的特点是能够快速搭建模型，是高效地进行科学研究的关键。...RStudio提供了R与Keras的API接口，RStudio的官网及GitHub上也提供了Keras扩展包的学习资料。...caffeR为Caffe提供了一系列封装功能，允许用户在R语言上运行Caffe，包括数据预处理和网络设置，以及监控和评估训练过程。...适合做语音任务，CNTK本就是微软语音团队开源的，自然更适合做语音任务，便于在使用RNN等模型以及时空尺度时进行卷积。 微软开发的CNTK-R包提供了R与CNTK的API接口。...ONNX模型目前在Caffe2、CNTK、MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有与其他常见框架和库的连接器。 onnx-r包提供了R与ONNX的API接口。
Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。...fasttext 是一种较新的算法，可以计算词向量嵌入（word vector Embedding）的平均值（不论顺序），但是即使在使用 CPU 时也能得到令人难以置信的速度和效果，如同 Facebook...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...撇开随机错误，有可能 CNTK 在 Keras 上的运行还没有完全优化（实际上，1bit-SGD 的设置不起作用（https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/1975...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?
例如，使用Caffe2在Python中创建CNN，然后在Julia中使用KNet复制这个网络，或者也可以在PyTorch中尝试创建一个RNN并在Tensorflow中复制它。...在这里，我们直接忽略冲突的默认值的条件下，尝试采用最高级别的API，以便在框架之间进行更容易的比较。...例如，对于CNTK，我们不能再使用类似层归一化的更复杂的变量。在PyTorch中，这是默认启用的。但是对于MXNet，我无法找到这样的RNN函数，而是使用稍慢的Fused RNN函数。...计算这个梯度对于研究和像deep-dream的网络是有用的。 10、在max-pooling之后使用ReLU激活意味着你在减少维度之后才执行一个计算，从而能够减少几秒钟。...但是在torch中Y需要double类型(是为了可以使用在torch.LongTensor(y).cuda函数中)的数据 如果框架有一个稍微低级一点的API，请确保在测试过程中不要通过设置training
教程结构 教程里的代码都是在 Keras(https://keras.io/) 中实现的，Keras 是一种可以运行在 CNTK、TensorFlow 或者 Theano 之上的深度学习 Python...API。...Python notebooks 可以让你非常容易地阅读指导和说明，并且在一个文件中编写和运行代码，所有这一切都可以在浏览器窗口中完成。...安装过程： 安装 AirSim(https://github.com/Microsoft/AirSim#how-to-get-it) 在 Python 3.5 或者更高的版本里安装 Anaconda(https...TensorFlow（默认）或者 CNTK(https://keras.io/backend/) 硬件配置 强烈建议用 GPU 来跑程序，虽说用 CPU 也能训练模型，但 CPU 要花数天才能完成训练
在本章中，我们将介绍以下主题： 设置您的 GCP 帐户 在 GCP 上创建您的第一个项目 在 Python 中使用 Dialogflow API 在 Python 中使用 Cloud Vision API...即使您有免费的积分，也要使用 GCP 的工具，也需要设置一个有效的结算帐户。 但请放心，除非您允许 GCP 这样做，否则不会从您的结算帐户中向您收费。...之后，我们准备在脚本中使用 Python 使用 Cloud Vision API。...在 Azure 中设置您的帐户 根据您以前使用云平台的经验，您可能已经意识到，这一切都始于在云提供商中设置帐户和计费。 这是一个非常标准的工作流程，Azure 也不例外。...首先，为模型设置默认值，以使用权重初始化和其他值的均匀分布。 默认激活函数设置为ReLU。 第一层包含特征本身，最后一层包含向量，其维数等于类的数量。
【新智元导读】微软今天发布了深度学习工具包CNTK的2.0版本，新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端，Java API，模型评估的 Spark 支持，模型压缩等新功能，微软全球技术院士黄学东称其比同类产品快...GitHub地址：https://github.com/microsoft/cntk Cognitive Toolkit 2.0 新功能： 支持 Keras 的 CNTK 后端 使用 Halide 非常快的二进制卷积...Java API 新的 NuGet Packages 修复多个bug 根据微软官方博客的介绍，Cognitive Toolkit 2.0允许用户创建，训练和评估自己的神经网络，这些神经网络可以在多个GPU...因为它本质上是一个内部工具，因此它不支持 Python，即使 Python 是现在机器学习开发者中最流行的语言。...认知工具包已经在微软内部广泛使用，不过黄学东也坦率地承认，公司内部有些团队也使用其他工具包。
，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了 2 倍。...通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。...明确的API。...Visual Studio Code 为开发者们提供了对多种编程语言的内置支持，并且正如 Microsoft 在今天 Build 大会的 keynote 中所指出的，这款编辑器也会为这些语言都提供了丰富的代码补全和导航功能...8 Docker 镜像 Deepo https://github.com/ufoym/deepoStar 8878本月上涨 2524 Deepo是一个Docker镜像，具有完全可重现的深度学习研究环境。
同时公共版本的图定义也不支持循环和条件控制，这使得RNN的实现并不理想，因为必须要使用Python循环且无法进行图编译优化。...CNTK CNTK的使用方式与Caffe相似，也是通过指定配置文件并运行命令行，但CNTK没有Python或者任何其他高级语言的接口。...但是TensorFlow并不支持Windows，因此其模型无法部署到Windows设备上。 Theano Theano缺少底层的接口，并且其Python解释器也很低效，对工业用户而言缺少吸引力。...TensorFlow仅使用了cuDNN v2，但即使如此它的性能依然要比同样使用cuDNN v2的Torch要慢1.5倍，并且在批大小为128时训练GoogleNet还出现了内存溢出的问题。...此外，Theano的导入也会消耗时间，并且在导入之后无法摆脱预配置的设备（例如GPU0）。 Torch非常好，没有TensorFlow和Theano的问题。
此外，graphPine 还提供跨深度学习框架模型的通用API，开箱即用的部署解决方案和强大的性能。...该项目汇集了目前最好的深度学习预训练模型，这些模型全部由 Facebook 和 Microsoft 提供，以 ONNX (开放式神经网络交换) 的格式推出，并允许模型在不同框架之间进行迁移。...高准确率，即使在逆光和暗光条件下也可以获得良好的校准结果。 模型小。追踪模型大约为2 MB，这非常易于在移动端实现模型集成。 速度快。...MagNet MagNet 是一个基于 Pytorch 的深度学习高级 API，旨在位开发者减少模板的代码量，并优化深度学习项目开发的效率。 ?...Evolute Evolute 是一个易于使用的进化算法框架。它定义了个体和种群等基础的结构，还能实现一些常见的进化算法操作，如选择，重现，突变和更新等。
【新智元导读】微软今天开源微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升级版本，CNTK 升级版。本次升级最大的亮点在于增加了 Python 绑定。...AI WORLD 2016 世界人工智能大会开场视频（完整版） 亮点： CNTK 现在支持全新的C++ 和 Python APIs 提供新的Python例子和课程 支持快速的R-CNN算法 CNTK Evaluation...在开发之后不久，这一工具包就迅速地超越了语音的范围，并演变成为面向客户的产品，其中包括领先的国际家电制造商和微软的旗舰产品，他们有大量的深度学习任务需要处理。...储藏室的各种东西也可以使用具有对象识别功能的摄像头来记录并监控。这能帮助消费者避免浪费食物，让生活更简单舒适。 Bing搜索团队也使用该工具包来发现搜索词中潜在或隐藏的关系，以提供更好的搜索结果。...这些改进将能够让微软的系统更好地理解用户试图说什么，即使用户是在聚会、高速公路或者开放式办公室这些嘈杂的环境中发出语音命令或与Cortana交谈。 对用户来说，显然好处多多。
这对不支持 Python 的调度栈来说至关重要。理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...作为深度学习框架中祖师级的存在，由 Yoshua Bengio 主导的 Theano 在完成自己的历史使命之后，退出历史舞台。...在这一背景下，我们认为继续维护 Theano 不再是推动全新研究与应用的最佳方式。即使来自学界、业界的贡献与支持在不断增加，但维持陈旧的代码库已经成为了创新的阻碍。...此后，在 2.0 的多个 Beta 和 RC 版本中，微软逐步更新了 CNTK 对 Python、C++、C#、Java 等的 API 支持，对 Keras 的后端支持等新功能。...GitHub 地址：https://github.com/Microsoft/CNTK Keras 2 带来惊喜，与 TensorFlow 联系更加紧密 ?
最近在倒腾WPF的项目，试着搜一下微软官方提供的WPF Smaples, 结果找到了https://github.com/Microsoft/WPF-Samples....[cntk] github地址: Microsoft/CNTK Microsoft calculator Windows计算器：Windows自带的一个简单但功能强大的计算器 (Win10上的UWP...Redis windows版是一个内存数据库，可以在磁盘上保留。 数据模型是键值，但支持许多不同类型的值：字符串，列表，集，排序集，哈希值....搜索结果为: [search-result-Bravo Yeung-enjoy233] 同上，此处也可切换排序条件，点击← Previous或Next →来进行翻页。...根据Github pages的规则，默认设置下Github pages访问页http://microsoft.github.io对应的项目应该为: https://github.com/Microsoft
TensorFlow 支持细粒度的网格层，而且允许用户在无需用低级语言实现的情况下构建新的复杂的层类型。子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。...期待不久之后能看到 Caffe 2 超越 Caffe，就像它宣称的那样在深度学习社区流行。.../Microsoft/CNTK/wiki 微软的 CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）最初是面向语音识别的框架。...CNTK 也像 Caffe 一样基于 C++ 架构，支持跨平台的 CPU/GPU 部署。CNTK 在 Azure GPU Lab 上显示出最高效的分布式计算性能。...Torch 缺乏 TensorFlow 的分布式应用程序管理框架，也缺乏 MXNet 和 Deeplearning4J 对 YARN 的支持。缺乏多种编程语言的 API 也限制了开发人员。
缺点： 它很慢，因为Python不是最快的语言。 缺乏许多预先训练过的模型。 不是完全开源的。 2.Microsoft CNTK “一个开源深度学习工具包。” 语言：C ++。...在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用许多服务器。 它据说与谷歌的TensorFlow功能相近; 但是，它有点快。在这里了解更多。 优点： 它非常灵活。 允许分布式培训。...谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，微软的CNTK将在很短的时间内完成相同的工作。在这里了解更多。 优点： 它用户友好。 它很容易扩展。 在CPU和GPU上无缝运行。...除此之外，Accord.NET在计算机视觉和信号处理方面也很强大，并且可以轻松实现算法。查看主页面。 优点： 它拥有一支庞大而活跃的开发团队。 非常好的文档框架。 质量可视化。...该库对新手友好，并提供简单的API供使用。看看吧。 优点： 非常可扩展。 Python和C ++绑定可用。 缺点： 不是最好的文档。
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