CNTK 卷积神经网络

CNTK，即 Microsoft Cognitive Toolkit，是微软开发的深度学习框架。它支持多种神经网络结构，其中包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。本文将介绍如何使用 CNTK 实现卷积神经网络。

CNTK 安装

在开始之前，我们需要先安装 CNTK。可以参考官方文档 Getting Started with CNTK 进行安装。

构建卷积神经网络

下面，我们将通过一个例子来构建卷积神经网络。我们先定义一个 create_model 函数，用于创建网络结构。

import cntk as C

def create_model(input, num_classes):
    with C.layers.default_options(activation=C.relu, pad=True):
        net = input / 255.0

        net = C.layers.Convolution2D((5,5), 32, name='conv1')(net)
        net = C.layers.MaxPooling((3,3), strides=(2,2))(net)

        net = C.layers.Convolution2D((3,3), 64, name='conv2')(net)
        net = C.layers.MaxPooling((3,3), strides=(2,2))(net)

        net = C.layers.Convolution2D((3,3), 64, name='conv3')(net)

        net = C.layers.Dense(64, name='fc4')(net)
        net = C.layers.Dense(num_classes, name='fc5')(net)

        return net

该函数的输入参数包括：

• input：神经网络的输入，其维度为 (channels, height, width)；
• num_classes：分类任务的类别数。

函数中的卷积层、池化层和全连接层分别对应 CNN 中的卷积层、池化层和全连接层。

训练和测试

在定义好神经网络结构之后，我们需要对其进行训练和测试。下面是一个例子：

import numpy as np

# 构建神经网络
input_var = C.input_variable((3, 32, 32))
output_var = C.input_variable(10)
model = create_model(input_var, 10)

# 定义损失函数和评价指标
ce = C.cross_entropy_with_softmax(model, output_var)
pe = C.classification_error(model, output_var)

# 定义优化器和学习率
lr_schedule = C.learning_rate_schedule(0.01, C.UnitType.minibatch)
learner = C.sgd(model.parameters, lr=lr_schedule)
trainer = C.Trainer(model, (ce, pe), [learner])

# 训练
batch_size = 64
for epoch in range(10):
    for x_train, y_train in iterate_minibatches(x_train, y_train, batch_size):
        trainer.train_minibatch({input_var: x_train, output_var: y_train})

    pe_train = trainer.previous_minibatch_evaluation_average
    pe_test = np.mean([trainer.test_minibatch({input_var: x_test, output_var: y_test}) for x_test, y_test in iterate_minibatches(x_test, y_test, batch_size)])
    print("Epoch %d: Train error: %f Test error: %f" % (epoch+1, pe_train, pe_test))

在训练之前，我们需要先定义损失函数和评价指标。此处我们使用交叉熵损失和分类误差作为损失函数和评价指标。

接着，我们定义优化器和学习率。使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并定义学习率为 0.01。

最后，我们可以通过迭代小批量数据来进行训练，并在每个 epoch 结束后输出训练误差和测试误差。

总结

CNTK 是一个功能强大的深度学习框架，支持多种神经网络结构。本文介绍了如何使用 CNTK 实现卷积神经网络，并进行训练和测试。