CNTK-内存不足数据集

在使用CNTK进行深度学习时，可能遇到内存不足的情况，尤其是当处理大型数据集时。在这种情况下，我们可以使用CNTK的内存不足数据集方法来缓解这个问题。

什么是内存不足数据集方法？

内存不足数据集方法可以根据需要动态加载数据而不是一次加载整个数据集，从而获得更好的内存效率。它允许我们通过将数据加载到内存中的子集来实现对数据集的训练和评估。

如何使用内存不足数据集方法？

使用内存不足数据集方法需要两个步骤：

1. 定义数据读取器：通过定义数据读取器，我们可以从数据集中读取和加载数据。以下是使用Python和CNTK API定义数据读取器的示例：

import cntk as CNTK

def create_reader(path, is_training, input_dim, output_dim):
    return CNTK.io.MinibatchSource(CNTK.io.CTFDeserializer(path, CNTK.io.StreamDefs(
        features = CNTK.io.StreamDef(field='features', shape=input_dim),
        labels   = CNTK.io.StreamDef(field='labels', shape=output_dim)
    )), randomize=is_training, max_sweeps = CNTK.io.INFINITELY_REPEAT if is_training else 1)

在这个例子中，我们使用CTFDeserializer来定义数据读取器，它指定了输入和输出的形状。

2. 使用内存不足数据集方法：在使用内存不足数据集方法时，我们需要指定数据读取器和大小。以下是使用Python和CNTK API加载训练数据的示例：

import cntk as CNTK

train_reader = create_reader(train_data, True, input_dim, output_dim)
train_size = train_reader.streams.features.size()

train_data_mb_size = 256
num_epochs = 20
lr_per_sample = [0.0005]*7+[0.00025]*10+[0.000125]*3+[0.0000625]*2+[0.00003125]*4+[0.000015625]*2+[0.0000078125]*3+[0.00000390625]*3

learner = CNTK.sgd(z.parameters, CNTK.learning_rate_schedule(lr_per_sample, CNTK.UnitType.sample))
trainer = CNTK.Trainer(z, (ce, pe), [learner])
input_map = {'features': train_reader.streams.features, 'labels': train_reader.streams.labels}

for epoch in range(num_epochs):
    train_reader.reset()
    epoch_start_time = time.time()
    for i in range(0, train_size, train_data_mb_size):
        mini_batch = train_reader.next_minibatch(train_data_mb_size, input_map=input_map)
        trainer.train_minibatch(mini_batch)
        print_training_progress(trainer, epoch, i, training_progress_output_freq, tag='Training')

    epoch_end_time = time.time()

在这个例子中，我们使用了reset()和next_minibatch()方法来动态加载数据子集。

总结

CNTK的内存不足数据集方法可实现优异的内存效率。通过定义数据读取器和使用内存不足数据集方法，我们可以根据需要动态加载数据，从而更有效地训练和评估模型。