Могу ли я использовать материал NetOpt в выпуске 2.3 с моделью, предварительно обученной?
Я обучал модель ранее в CNTK. Я использовал Brainscript, чтобы сделать это. Я никогда не использовал Python с CNTK (пока). Теперь я вижу в выпуске 2.3 интересный NetOpt, который я хотел бы использовать, чтобы уменьшить размер моей модели. Похоже, использовать NetOpt, необходимо использовать Python — это правильно? Если да (или даже если нет), могу ли я загрузить в свою существующую модель, использовать NetOpt, чтобы уменьшить ее размер, а затем запустить его, как я был (eval с C ++)?
Решение
Функциональность Netopt существует только в Python. Netopt в основном оборачивает кучу низкоуровневых API-интерфейсов простым в использовании способом.
Если вы используете C ++ для оценки, я думаю, вы уже используете CNTK 2.x от C ++. Это означает, что когда вы загружаете свою модель Brainscript, вы уже используете те же биты cntk, которые использует netopt.
Разница лишь в том, что после использования netopt вы можете сохранить модель только в формате V2, то есть вы не сможете загрузить ее в Brainscript. Оценка из C ++ должна работать очень хорошо, хотя.
Другие решения
Других решений пока нет …