CNTK＆python：如何将输入数据传递给eval func？

随着CNTK我已经建立网络与2输入神经元和1输出神经元。在训练文件中的一行看起来像CNTK＆python：如何将输入数据传递给eval func？

|features 1.567518 2.609619 |labels 1.000000

然后，网络与大脑脚本训练。现在我想使用网络来预测值。例如：输入数据是[1.82，3.57]。网络的输出是什么？

我试图用Python下面的代码，但在这里我新。代码不起作用。所以我的问题是：如何将输入数据[1.82,3.57]传递给eval函数？

在stackoverflow上有一些提示，here和here，但这对我来说太抽象了。

谢谢。

import cntk as ct 
import numpy as np 

z = ct.load_model("LR_reg.dnn", ct.device.cpu()) 

input_data= np.array([1.82, 3.57], dtype=np.float32) 

pred = z.eval({ z.arguments[0] : input_data }) 

print(pred)

来源

2017-06-12 Guest_2015

这是最防守的做法。如果您在使用V2构造指定网络时忽略了这些内容，则可以原谅CNTK。不确定使用V1代码创建的网络。

基本上你需要为每个轴的一对括号的。 Brainscript中存在哪些轴？有一个批处理轴，一个序列轴，然后是网络的静态轴。你有一点维的数据，以便指下列应该工作： input_data= np.array([[[1.82, 3.57]]], dtype=np.float32) 这指定了一个批次一个序列，长度为一的，含有两个元件中的一个一维矢量。您也可以尝试省略最外括号并查看您是否获得了相同的结果。

更新根据以下评论的更多信息，我们不应该忘记V1代码还保存了计算丢失和准确性等网络部分。如果我们只提供这些功能，CNTK会抱怨标签没有提供。有两种方法可以解决这个问题。一种可能是提供一些假标签，以便网络可以评估这些辅助操作。另一种可能性是确定预测并使用它。如果预测被称为V1“P”，这条巨蟒代码

p = z.find_by_name('p')

应该创建一个CNTK功能只需要为了计算预测的功能。

来源

2017-06-12 22:34:23

谢谢你的支持，但它没有奏效。我得到的错误消息： ValueError异常：此数值为1点所需的参数 '输入（' 特征，[＃]，[2]） '所请求的输出（一个或多个） '输出（' ERR'，[]，[ ]），输出（'lr'，[]，[]），输出（'p'，[＃，]，[1]）'依赖于，尚未提供。 –

这个错误是因为V1模型还保存了依赖于错误消息中提及的'err'和'lr'输出等标签的东西。我会更新我的答案，如何避免这个错误。 –

CNTK＆python：如何将输入数据传递给eval func？

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