CNTK-评估效果

简介

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit，前身深度学习工具包 CNTK) 是微软推出的一款深度学习框架，能够支持高效并行化的训练和评估。本文介绍如何在 CNTK 中评估深度学习模型的效果。

CNTK 中的评估

CNTK 中提供了多种评估指标，包括准确度 (accuracy)、均方误差 (mean squared error)、十分类误差 (top-10 error) 等。

使用 Python API 进行评估

以下是使用 Python API 进行评估的示例代码：

import cntk as C
import numpy as np

# 加载模型和数据
model = C.load_model("model.dnn")
test_data = np.load("test_data.npy")

# 定义评估指标，这里使用准确度和均方误差
metric = C.logging.metrics.ClassificationError()
mse = C.squared_error(model, C.input_variable(4))

# 运行评估
evaluator = model.eval(test_data, [metric, mse])

# 输出评估结果
print("Accuracy: ", evaluator[metric])
print("Mean Squared Error: ", evaluator[mse])

其中，

• load_model 用于加载模型；
• test_data 表示测试数据；
• metric 表示准确度指标；
• mse 表示均方误差指标；
• eval 方法用于运行评估，返回结果是一个包含所有指标值的列表；
• print 方法用于输出评估结果。

使用 C# API 进行评估

以下是使用 C# API 进行评估的示例代码：

using System;
using CNTK;

namespace CNTKDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 加载模型和数据
            Function model = Function.Load("model.dnn");
            NDArrayView test_data = NDArrayView.Load("test_data.npy");

            // 定义评估指标，这里使用准确度和均方误差
            var metric = new ClassificationError();
            var mse = CNTKLib.SquaredError(model, Variable.InputVariable(NDShape.CreateNDShape(new int[] { 4 }), DataType.Float));

            // 运行评估
            var evaluator = model.Evaluate(new[] { test_data }, new[] { metric, mse }, DeviceDescriptor.CPUDevice);

            // 输出评估结果
            Console.WriteLine("Accuracy: " + evaluator[metric]);
            Console.WriteLine("Mean Squared Error: " + evaluator[mse]);
        }
    }
}

与 Python API 不同，C# API 必须指定 DeviceDescriptor 参数，表示使用的设备；同时，变量的构建也有所不同。

总结

CNTK 提供了多种评估指标，使用起来十分方便，能够帮助开发者评估深度学习模型的效果。