deep-learning - 使用 cntk 检查点进行预测

Question

这些天，我尝试了一个由cntk实现的模型。但我找不到用训练有素的模型预测新图片的方法。训练好的模型保存为检查点：

trainer.save_checkpoint(os.path.join(output_model_folder, "model_{}".format(best_epoch)))

然后我得到了一些文件，例如：

因此，我尝试加载此模型检查点，例如：

model = ct.load_model('../data/models/VGG13_majority/model_94')

上面的代码可以成功运行。然后我尝试了

model.eval(image_data)

但我得到一个错误：

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这次我尝试了以下方法：

model = ct.load_model('../data/models/VGG13_majority/model_94')
model.eval({model.arguments[0]: [final_image]})

然后引发了一个新错误：

标签： deep-learningartificial-intelligencecntk

Answer 1

对于任何 C.Function.eval() 您需要传递一个字典作为参数。

所以它会像这样，假设你只有一个 input_variable 进入模型：

model = C.load_model()
model.eval({model.arguments[0]: image_data})

无论如何，我注意到您从检查点保存了模型。通过这样做，您实际上也将“ground_truth”输入变量保存到了损失函数中。

我建议下次您直接保存模型。通常来自 save_checkpoint 的文件用于 restore_from_checkpoint()

import cntk as C
from cntk.layers import Dense

model = Dense(10)(C.input_variable(1))
loss = C.binary_cross_entropy(model, C.input_variable(10))

trainer = C.Trainer(model, (loss,), [C.adam(model.parameters, 0.9, 0.9)])
trainer.save_checkpoint("hello")
model.save()  # used this to save the model directly

# to recover model from checkpoint use below
trainer.restore_from_checkpoint("hello")
original_model = trainer.model
print(trainer)
for i in trainer.model.arguments:
    print(i)