AI框架AI框架全部深度学习框架

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是一个开源工具包,用于商业级分布式深度学习。它描述了神经网络作为一系列计算步骤的有向图。CNTK 允许用户轻松实现和组合流行的模型类型,...

标签:

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK):深度学习的商业级工具

一、项目背景与发展

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK),是微软开发的一款开源工具包,专为商业级分布式深度学习而设计。它通过有向图将神经网络描述为一系列计算步骤,使用户能够轻松实现和组合流行的模型类型,如前馈深度神经网络(DNNs)、卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs/LSTMs)。CNTK实现了随机梯度下降(SGD,误差反向传播)学习,自动微分,并在多个GPU和服务器上并行化。

值得注意的是,CNTK目前已经不再积极开发,但其最后的主要版本发布了详细的发布说明。最新的CNTK版本为2.7。

二、最新情况与成果

CNTK可以作为Python、C#或C++程序的库,或者通过其自己的模型描述语言(BrainScript)作为独立的机器学习工具使用。此外,你还可以从Java程序中使用CNTK模型评估功能。

CNTK支持64位Linux或64位Windows操作系统。你可以选择预编译的二进制包进行安装,或者从Github提供的源代码编译工具包。

CNTK是最早支持Open Neural Network Exchange ONNX格式的深度学习工具包之一。ONNX是一个开源的共享模型表示,用于框架互操作性和共享优化。由微软等多家公司共同开发,ONNX允许开发者在CNTK、Caffe2、MXNet和PyTorch等框架之间移动模型。CNTK的最新版本支持ONNX v1.0。

三、商业应用情况

CNTK在商业级深度学习应用中具有广泛的应用。它可以被包含在Python、C#或C++程序中,或者作为独立的机器学习工具使用。这使得它在各种商业应用中都有很高的灵活性,包括但不限于图像识别、语音识别、推荐系统等。

此外,CNTK还支持1位随机梯度下降(1-bit SGD)。1-bit SGD是一种在分布式深度学习中广泛使用的优化算法,它可以显著减少在多个节点之间传输的数据量,从而提高训练效率。这使得CNTK在处理大规模深度学习任务时具有优势。

四、结语

尽管CNTK目前已经不再积极开发,但它的强大功能和灵活性使其仍然是深度学习研究和商业应用的重要工具。无论你是深度学习的研究者,还是希望在你的产品或服务中应用深度学习,CNTK都是一个值得考虑的选择。

参考链接

  1. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 官方网站
  2. CNTK Github 代码库
  3. CNTK 2.7 版本发布说明
  4. 深度学习与Microsoft Cognitive Toolkit CNTK
  5. ONNX 官方网站

相关导航