CNTK分类模型

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）是微软开源的深度学习框架，支持多种深度学习模型的训练和推理。其中，CNTK-分类模型是CNTK框架中非常基础的一个模型，可以用于图像分类、自然语言分类等任务中。

使用CNTK-分类模型进行图像分类

在使用CNTK-分类模型之前，需要准备好数据集、安装好CNTK框架等环境。

数据集准备

使用CNTK-分类模型进行图像分类，首先需要准备好一个有标签的图像数据集。一般来说，图像数据集需要保证每个类别的图像数量相近，且图像均匀地分布在各个类别中。为了方便新手开发，CNTK官网提供了一个免费的图像数据集可以供使用。

模型训练

模型训练分为两个部分：模型的配置和模型的训练。其中，模型的配置可以使用CNTK自带的配置文件（例如ResNet50_ImageNet_CNTK.model），也可以自己写配置文件。模型的训练可以使用Python代码进行，具体的训练代码可以参考CNTK官网。

import cntk as C

#定义输入和输出变量
input_var = C.input_variable((3, 224, 224), np.float32) # 3为RGB通道，224为图像宽和高
label_var = C.input_variable((1000), np.float32) # 1000为ImageNet的分类数量

#解析ResNet50的配置文件
model = C.load_model("ResNet50_ImageNet_CNTK.model")
#根据配置文件定义神经网络
z = C.layers.Sequential([
        model.layers[i] for i in [1, 4, 7, 10, 13]
])(input_var)
#添加全连接层
z = C.layers.Dense(1000, activation=None)(z)
#定义损失函数和评价指标
loss = C.cross_entropy_with_softmax(z, label_var)
eval_error = C.classification_error(z, label_var)

#创建训练和验证函数
learning_rate = 0.01
lr_schedule = C.learning_rate_schedule(learning_rate, C.UnitType.minibatch)
learner = C.momentum_sgd(z.parameters, lr_schedule, 0.9)
trainer = C.Trainer(z, (loss, eval_error), [learner])

#读取数据集，并进行数据增强
transforms = [
    C.io.transforms.crop(crop_type='randomside', side_ratio=0.8, jitter_type='uniratio'),
    C.io.transforms.scale(width=224, height=224, channels=3),
    C.io.transforms.color(brightness_radius=0.1, contrast_radius=0.1, saturation_radius=0.1)
]
data_reader = C.io.MinibatchSource(C.io.ImageDeserializer("IndianFoods/Train.txt", C.io.StreamDefs(
    features=C.io.StreamDef(field="image", transforms=transforms),
    labels=C.io.StreamDef(field="label", shape=1000))))
#开始训练，直到达到指定轮数
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    while True:
        minibatch_size = 32
        data = data_reader.next_minibatch(minibatch_size)
        if not data:
            break
        _, err, mb = trainer.train_minibatch(data)
    print("Epoch {0}, training error {1}".format(epoch, err))

#保存训练好的模型
model_filename = "ResNet50_ImageNet.model"
model.save(model_filename)

模型预测

在模型预测阶段，可以使用CNTK提供的Python API，将输入的图像送入已经训练好的网络，得出网络的预测结果。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import cntk as C

#定义输入和输出变量
input_var = C.input_variable((3, 224, 224), np.float32) # 3为RGB通道，224为图像宽和高
label_var = C.input_variable((1000), np.float32) # 1000为ImageNet的分类数量

#加载已经训练好的模型
trained_model = "ResNet50_ImageNet.model"
loaded_model = C.load_model(trained_model)

#读取并预处理图像
input_image_path = "IndianFoods/Tandoori-Chicken.jpg"
with open(input_image_path, 'rb') as f:
    img_data = f.read()
input_image = C.io.ImageDeserializer(img_data, C.io.StreamDefs(
    features = C.io.StreamDef(field='data', shape=(3, 224, 224), scale=1/256.)))().data

#进行模型推理
output = loaded_model.eval({input_var: input_image})

#将预测结果转换为标签
output = np.squeeze(output)
predicted_label = np.argmax(output)

#输出预测结果
print("Predicted label: {0}".format(predicted_label))

总结

CNTK-分类模型是CNTK框架中非常基础的一个模型，可以用于图像分类、自然语言分类等任务中。虽然CNTK-分类模型相对于其他深度学习模型来说，已经比较简单，但是初学者在使用CNTK-分类模型进行图像分类时，还是需要注意数据集的准备、模型的配置和模型的训练等细节。