машинное обучение — модель CNTK Evaluate имеет два входа Переполнение стека

У меня есть проект на основе CNTK 2.3. Я использовал код из интеграционных тестов для обучения классификатора MNIST следующим образом:

    auto device = DeviceDescriptor::GPUDevice(0);

const size_t inputDim = sizeBlob * sizeBlob;
const size_t numOutputClasses = numberOfClasses;
const size_t hiddenLayerDim = 200;

auto input = InputVariable({ inputDim }, CNTK::DataType::Float, L"features");

auto scaledInput = ElementTimes(Constant::Scalar(0.00390625f, device), input);
auto classifierOutput = FullyConnectedDNNLayer(scaledInput, hiddenLayerDim, device, std::bind(Sigmoid, _1, L""));
auto outputTimesParam = Parameter(NDArrayView::RandomUniform<float>({ numOutputClasses, hiddenLayerDim }, -0.05, 0.05, 1, device));
auto outputBiasParam = Parameter(NDArrayView::RandomUniform<float>({ numOutputClasses }, -0.05, 0.05, 1, device));
classifierOutput = Plus(outputBiasParam, Times(outputTimesParam, classifierOutput), L"classifierOutput");

auto labels = InputVariable({ numOutputClasses }, CNTK::DataType::Float, L"labels");
auto trainingLoss = CNTK::CrossEntropyWithSoftmax(classifierOutput, labels, L"lossFunction");;
auto prediction = CNTK::ClassificationError(classifierOutput, labels, L"classificationError");

// Test save and reload of model

Variable classifierOutputVar = classifierOutput;
Variable trainingLossVar = trainingLoss;
Variable predictionVar = prediction;
auto combinedNet = Combine({ trainingLoss, prediction, classifierOutput }, L"MNISTClassifier");
//SaveAndReloadModel<float>(combinedNet, { &input, &labels, &trainingLossVar, &predictionVar, &classifierOutputVar }, device);

classifierOutput = classifierOutputVar;
trainingLoss = trainingLossVar;
prediction = predictionVar;const size_t minibatchSize = 64;
const size_t numSamplesPerSweep = 60000;
const size_t numSweepsToTrainWith = 2;
const size_t numMinibatchesToTrain = (numSamplesPerSweep * numSweepsToTrainWith) / minibatchSize;

auto featureStreamName = L"features";
auto labelsStreamName = L"labels";
auto minibatchSource = TextFormatMinibatchSource(trainingSet, { { featureStreamName, inputDim },{ labelsStreamName, numOutputClasses } });

auto featureStreamInfo = minibatchSource->StreamInfo(featureStreamName);
auto labelStreamInfo = minibatchSource->StreamInfo(labelsStreamName);

LearningRateSchedule learningRatePerSample = TrainingParameterPerSampleSchedule<double>(0.003125);
auto trainer = CreateTrainer(classifierOutput, trainingLoss, prediction, { SGDLearner(classifierOutput->Parameters(), learningRatePerSample) });

size_t outputFrequencyInMinibatches = 20;
for (size_t i = 0; i < numMinibatchesToTrain; ++i)
{
auto minibatchData = minibatchSource->GetNextMinibatch(minibatchSize, device);
trainer->TrainMinibatch({ { input, minibatchData[featureStreamInfo] },{ labels, minibatchData[labelStreamInfo] } }, device);
PrintTrainingProgress(trainer, i, outputFrequencyInMinibatches);

size_t trainingCheckpointFrequency = 100;
if ((i % trainingCheckpointFrequency) == (trainingCheckpointFrequency - 1))
{
const wchar_t* ckpName = L"feedForward.net";
//trainer->SaveCheckpoint(ckpName);
//trainer->RestoreFromCheckpoint(ckpName);
}
}

combinedNet->Save(g_dnnFile);

Эта часть работает нормально, и я тренирую модель, затем сохраняю в файл модели. Но когда я пытаюсь оценить простое изображение для проверки модели, кажется, что в модели что-то не так.

// Load the model.
// The model is trained by <CNTK>/Examples/Image/Classification/ResNet/Python/TrainResNet_CIFAR10.py
// Please see README.md in <CNTK>/Examples/Image/Classification/ResNet about how to train the model.
FunctionPtr modelFunc = Function::Load(modelFile, device);

// Get input variable. The model has only one single input.
std::vector<Variable> inputs = modelFunc->Arguments();
Variable inputVar = modelFunc->Arguments()[0];

// The model has only one output.
// If the model has more than one output, use modelFunc->Outputs to get the list of output variables.
std::vector<Variable> outputs = modelFunc->Outputs();
Variable outputVar = outputs[0];

// Prepare input data.
// For evaluating an image, you first need to perform some image preprocessing to make sure that the input image has the correct size and layout
// that match the model inputs.
// Please note that the model used by this example expects the CHW image layout.
// inputVar.Shape[0] is image width, inputVar.Shape[1] is image height, and inputVar.Shape[2] is channels.
// For simplicity and avoiding external dependencies, we skip the preprocessing step here, and just use some artificially created data as input.
Mat image = imread(".....");
uint8_t* imagePtr = (uint8_t*)(image).data;
auto width = image.cols;
auto heigth = image.rows;std::vector<float> inputData(inputVar.Shape().TotalSize());
for (size_t i = 0; i < inputData.size(); ++i)
{
auto curChVal = imagePtr[(i)];
inputData[i] = curChVal;
}

// Create input value and input data map
ValuePtr inputVal = Value::CreateBatch(inputVar.Shape(), inputData, device);
std::unordered_map<Variable, ValuePtr> inputDataMap = { { inputVar, inputVal } };

// Create output data map. Using null as Value to indicate using system allocated memory.
// Alternatively, create a Value object and add it to the data map.
std::unordered_map<Variable, ValuePtr> outputDataMap = { { outputVar, nullptr } };

// Start evaluation on the device
modelFunc->Evaluate(inputDataMap, outputDataMap, device);

// Get evaluate result as dense output
ValuePtr outputVal = outputDataMap[outputVar];
std::vector<std::vector<float>> outputData;
outputVal->CopyVariableValueTo(outputVar, outputData);

PrintOutput<float>(outputVar.Shape().TotalSize(), outputData);

Я запускаю тот же код на C #, и он отлично работает. В качестве разницы я обнаружил, что modelFunc-> Arguments () должен иметь один аргумент, но он имеет два — он находит объекты и метки как два входа, но мне нужно иметь только функцию как вход, и он выдает следующую ошибку: