Microsoft认知工具包(CNTK)-CPU和GPU

简介

Microsoft认知工具包(Cognitive Toolkit, CNTK)是微软公司开源的深度学习框架，它支持CPU和GPU，具有高效、可扩展、灵活的特点。CNTK使用更快的算法和新的硬件功能，使神经网络训练的速度更快。目前，CNTK被微软内部和外部的许多团队广泛使用。

CPU和GPU版本

CNTK支持两种版本：CPU和GPU。CPU版本包括Microsoft Visual Studio 2015和2017,以及Linux x64。GPU版本是通过NVIDIA CUDA库支持的，需要将CNTK编译为带有CUDA支持的版本。

特点

CNTK相对于其他深度学习框架（比如TensorFlow和PyTorch）的一个优势是其高效性。它可以在单个CPU节点上在秒级内完成预测，同时支持大规模集群训练，训练速度能够进行线性扩展。CNTK可以与多种编程语言（如Python、C++和C#）进行集成，并支持多样的神经网络架构。

安装

安装CNTK可以通过pip命令或者从源代码安装。更具体的安装步骤可以参考CNTK官方文档。安装好CNTK后，可以通过下面的Python代码测试是否安装成功：

import cntk
print('CNTK version:', cntk.__version__)

如果可以正常打印版本号信息，说明CNTK安装成功。

使用CPU版本

使用CPU版本的CNTK，可以使用Python或C++编写程序。下面是一个Python手写字符识别的示例：

import cntk as C
import numpy as np

# 构建神经网络模型
input_dim = 784
num_output_classes = 10
hidden_dim = 50
model = C.Sequential([
    C.layers.Dense(hidden_dim, activation=C.relu),
    C.layers.Dense(num_output_classes)])


# 定义损失函数和学习率
learning_rate = 0.1
labels = C.input_variable(num_output_classes, np.float32)
loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, labels)
learner = C.sgd(model.parameters, lr=learning_rate)

# 训练模型
num_epochs = 10
batch_size = 64

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in range(len(train_data) // batch_size):
        x_batch, y_batch = get_next_batch(batch_size, train_data, train_labels)
        trainer.train_minibatch({input_var:x_batch, label_var:y_batch})
    print('Epoch:',epoch,' Training accuracy:',compute_accuracy(model,data=train_data,labels=train_labels,batch_size=32))

# 测试模型
test_accuracy = compute_accuracy(model,data=test_data,labels=test_labels,batch_size=32)
print('Test accuracy:',test_accuracy)

这个程序训练了一个具有一个隐藏层的神经网络，用于手写字符识别。首先，定义了神经网络的架构，并使用交叉熵损失函数训练模型。然后，使用随机梯度下降法来训练模型，每次迭代使用64个样本。最后，使用测试集测试训练后的模型的准确度。

使用GPU版本

使用GPU版本的CNTK需要GPU硬件和CUDA工具包的支持。安装好CUDA之后，CNTK会自动检测可用的GPU，并使用GPU进行并行计算。

下面是使用CNTK GPU版本的Python代码示例：

# 训练模型
trainer = C.Trainer(model, (loss, metric), [learner], progress_printer=progress_writer)

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in range(len(train_data) // batch_size):
        x_batch, y_batch = get_next_batch(batch_size, train_data, train_labels)
        trainer.train_minibatch({input_var:x_batch, label_var:y_batch})
    print('Epoch:',epoch,' Training accuracy:',get_training_loss(trainer))

# 测试模型
test_accuracy = compute_accuracy(model,data=test_data,labels=test_labels,batch_size=32)
print('Test accuracy:',test_accuracy)

注意：与CPU版本相比，GPU版本的代码几乎没有变化，只是在定义learner对象的时候加入了"device=cntk.device.gpu(0)"参数，表示使用第一个GPU设备进行计算。

结论

CNTK支持CPU和GPU，具有高效、可扩展、灵活的特点。在深度学习领域，CNTK是一个非常优秀的框架，适合不同规模的深度学习项目。无论想要做什么样的深度学习任务，CNTK都可以为你提供强有力的支持。