CNTK-监视模型介绍

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）是由微软开发的深度学习框架。其中，CNTK-监视模型是CNTK提供的一个重要功能，它可以帮助程序员更好地理解和使用自己所构建的深度学习模型。

监视模型的作用

在深度学习中，我们通常需要构建复杂的神经网络模型，并通过反向传播算法进行训练。然而，构建出复杂的模型并不意味着训练就能顺利进行，我们需要对模型进行监测，了解训练过程中的问题和变化，并及时进行调整和优化。这个过程就需要用到监视模型。

具体来说，监视模型可以实时监测模型的训练过程，包括损失函数、精度等重要指标的变化情况，并将其可视化展示，帮助程序员更好地理解模型训练的情况和变化。这可以帮助程序员更快地调整模型的参数和超参数，提高模型的性能。

如何使用监视模型

在CNTK中，使用监视模型主要包括以下两个步骤：

1. 设置监视对象

在训练模型之前，我们需要设置监视对象。具体来说，我们需要选择需要监测的指标（比如损失函数）和监测频率，并将其传递给cntk.TrainingSession类的progress_writers参数。

from cntk.logging import ProgressPrinter
progress_writer = ProgressPrinter(freq=50, tag='Training')

2. 启用监视模型

启用监视模型非常简单，只需要将上一步中的progress_writer传递给session.train()方法即可。

session.train(
    minibatch_size=minibatch_size,
    progress_writers=progress_writer,
    ... # 其他参数
    )

监视模型的可视化

CNTK还提供了一个方便的工具，可以将监视模型得到的数据可视化展示。只需要在CNTK运行过程中输入指令

from cntk.logging import *
log_number_of_parameters(model) # 监视模型参数个数
plot(model, 'model.svg') # 将模型可视化为svg格式

即可得到模型的可视化图像。这可以帮助程序员更好地理解模型的结构和参数。

总结

CNTK-监视模型是CNTK框架中的一个重要功能，它可以帮助程序员更好地监测训练过程中模型的指标变化，并快速调整模型的参数和超参数，提高模型的性能。同时，CNTK也提供了方便的可视化工具，帮助程序员更好地了解模型的结构和参数。