CNTK C#将输入合并到单个输出

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）是微软开发的一个深度学习框架，用于构建和训练各种神经网络模型。它支持多种编程语言，包括C#。

在CNTK中，将输入合并到单个输出可以通过使用合适的层或操作来实现。以下是一种常见的方法：

使用全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层是一种常见的神经网络层，它将每个输入连接到每个输出。在CNTK中，可以使用Dense函数来创建全连接层。例如，以下代码将两个输入合并到一个输出：

using CNTK;

Variable input1 = Variable.InputVariable(new int[] { inputSize1 }, DataType.Float);
Variable input2 = Variable.InputVariable(new int[] { inputSize2 }, DataType.Float);

Function mergedInput = CNTK.CNTKLib.Dense(new int[] { outputSize }, input1, input2, activation: null);

使用合并操作（Merge Operation）：CNTK提供了多种合并操作，如CNTK.CNTKLib.Splice和CNTK.CNTKLib.Concatenate。这些操作可以将多个输入张量按照指定的维度进行合并。例如，以下代码将两个输入张量在第一个维度上进行合并：

using CNTK;

Variable input1 = Variable.InputVariable(new int[] { inputSize1 }, DataType.Float);
Variable input2 = Variable.InputVariable(new int[] { inputSize2 }, DataType.Float);

Function mergedInput = CNTK.CNTKLib.Splice(new Variable[] { input1, input2 }, new Axis(0));

以上只是两种常见的方法，实际上，CNTK提供了丰富的层和操作，可以根据具体需求选择合适的方法来将输入合并到单个输出。

对于CNTK的更多信息和使用示例，可以参考腾讯云的CNTK产品介绍页面：CNTK产品介绍

CNTK C#将输入合并到单个输出

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我正在尝试用CNTK C#实现一个角色-批评者模型。我正在尝试将两个输入变量(两个具有相同大小的一维矩阵)“组合”成一个大小加倍的一维输出。最终，我希望得到一个变量，该变量(可能)有两个维度大小为9的输入和一个维度大小为18的输出。

浏览 13提问于2018-09-10得票数 0

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我需要创建10神经元，每个神经元都有2输入。每个输出都应该连接到具有10输入、和输出的层。我对输入神经元的定义： Function in1 = Util.Dense(CNTK.Variable.InputVariable(CNTK.NDShape.CreateNDShape(new intUtil.Dense(CNTK.Variable.InputVariable(CNTK.NDShape.CreateNDShape(new int

浏览 0提问于2019-02-09得票数 0

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如何:使用word C#嵌入CNTK C# LSTM免费文本分类器(NLP)

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我是CNTK的新手。我的环境是C# (不幸的是，我不是python或BrainScript程序员)。我使用了一个单独的程序将每个单词映射成一个100元素的实数向量(100是一个可配置的值；我的非CNTK程序GloVe可以生成我选择的任意宽度)。每个输入行都是一个单词序列(由一个空格分隔)--典型的长度是几百个单词，但一些数据(行)中有数千个单词。我的问题是，我不知道如何将运行时转换从原始文件格式插入到CNTK可以使用的内容中。每个单词都需要被翻译成一个数组( 100)

浏览 0提问于2017-12-04得票数 3

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将cntk模型v1转换为cntk模型v2

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我训练过一个使用cntk脑脚本的模型。然后，我需要在python中使用我的模型。问题在于，使用brainscript保存的模型是v1模型，并且保存了输入节点和输出节点。有办法将v1模型转换为v2模型格式吗？如果没有，是否有办法从version one格式中删除输入和输出节点，以便我可以将这些特性直接传递给模型中的第一层，如下所示：model= mode.clone

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CNTK C# LSTM实例

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在哪里可以找到使用CNTK C# (多对多，多对一，回归，分类)的LSTM模型的样本？它们存在吗？但有些参数令人困惑。它似乎是隐藏状态的长度，而不是整个网的输出。cellDim似乎是内存状态的维度。CNTKLib.SequenceLast到底是做什么的？为了尝试

浏览 0提问于2018-02-04得票数 4

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额外的外部输入到层

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浏览 0提问于2018-10-08得票数 0

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CNTK LSTM评价

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-0.02 0.05 -0.01 0.115 0.09446766 -0.215 我的c#我在c#中的数据列在浮动列表中，我试着在每个6点连接，但是在第二个序列上我得到了以下错误！; // var z = CNTK.CNTKLib.Soft

浏览 2提问于2017-10-26得票数 3

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包装CNTK应用程序

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我已经阅读了微软的OpenSource人工智能库CNTK的文档，并且了解了如何创建和训练神经网络。我还理解了如何将经过训练的结果“保存”到输出目录中。然而，我没有办法将结果加载到神经网络中，甚至更复杂:我如何将经过训练的神经网络封装到一个应用程序中，这样我就可以在生产中实际使用它，而不仅仅是用于学术研究。我想将我的神经网络集成到我的Python或C#应用程序中。如何将其包装成这样，以及如何创建接口以实现输入和输出？

浏览 0提问于2016-02-21得票数 10

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CNTK Python :评估隐藏层/多个输出

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在CNTK中创建、保存、加载和评估具有多个输出的模型的建议是什么？(我使用的是CNTK2.0 RC1) 当我在运行时定义网络时，我可以通过将一个小型批处理字典传递给eval函数来轻松地计算网络的任何层。但是，在保存模型并再次加载它之后，我只能通过提供输入来计算输出节点(我不知道如何在Python中定义多个输出)。我可以通过使用find_all_by_name方法访问任何层，但是当我尝试使用eval方法计算隐藏层时，它希望我提供层的即时输入，而不是相关网

浏览 2提问于2017-04-19得票数 2

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用c#进行CNTK basic操作下面的python示例给出了错误

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cntk.minus([1, 2, 3], [4, 5, 6]).eval() fun.Evaluate(d1, d2, device);这将产生下一个错误：我无法理解为什么c#的文档是如此的空，在python中怎么会如此容易。import numpy

浏览 0提问于2019-02-21得票数 1

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CNTK & python:如何将输入数据传递给？

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利用CNTK建立了2输入神经元和1输出神经元的网络。培训文件中的一行如下所示然后用大脑脚本训练网络。例如:输入数据为1.82，3.57。网的输出是什么？import numpy as n

浏览 2提问于2017-06-12得票数 1

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CNTK时间序列异常检测教程或文档(RNN/LTSM)？

问题补充说明和问题 Build2017提到C#是由<e

浏览 2提问于2017-05-15得票数 1

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如何防止proguard重新包装伤害？

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当给出以下参数时，-injars C:\b.jarproguard将在C:\Temp中生成已处理的a.jar和b.jar。非常聪明，但有时不是必要的。有没有办法禁止proguard打包*.jar并将实际的类复制到C:\Temp？

浏览 0提问于2011-02-12得票数 0

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FFMpeg -将多个rtmp流输入合并到单个rtmp输出。

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我正在尝试合并/合并两个rtmp流，然后将它们发布到另一个流中。ffmpeg -i rtmp://ip:1935/live/micMyStream7 -i rtmp://ip:1935/live/MyStream7 -strict -2 -f flv rtmp://ip:1935/live/bcove7当用户说话时，他们互相交谈，另一个只会听，反之亦然。我的想法是建立第三条流，名为(bcove)，这将“合并”他们两个，以便我可以

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有没有办法有条件地复制自定义策略中的索赔？

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有没有一种方法可以将它们合并到一个email声明中？我们目前的解决方法是在最后一步中通过多次指定声明来合并它们。但是，在创建SAML策略时，这将创建多个声明并导致错误。TransformationClaimType="outputClaim"/> </ClaimsTransformation> 但是，如果输入声明为空或尚不存在，则此操作将失败。

浏览 19提问于2021-08-05得票数 0

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