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Übersicht über CNTK Bewertung

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Nachdem Sie ein Modell trainiert haben, können Sie CNTK Eval-Bibliothek verwenden, um das Modell in Ihrer eigenen Anwendung zu bewerten. CNTK unterstützt die Modellbewertung von C++, Python, C#/.NET und Java. Ab v2.1 unterstützt CNTK auch Universelle Windows-Plattform (UWP).

Features der CNTK Bewertung sind enthalten

  • Unterstützt sowohl CPU als auch GPU-Gerät.
  • Unterstützen Sie parallel mehrere Auswertungsanfragen.
  • Optimieren Sie die Speichernutzung durch die Parameterfreigabe desselben Modells zwischen mehreren Threads. Dadurch wird die Speichernutzung bei der Ausführung der Auswertung in einer Dienstumgebung erheblich verringert.

Auf den folgenden Seiten finden Sie detaillierte Informationen zur Modellbewertung mithilfe CNTK Bibliothek.

Legacyanwendungen mit CNTK 1.0

Vor der CNTK 2.0-Version wurde die CNTK EvalDLL verwendet, um das Modell zu bewerten, das mithilfe von cntk.exe mit BrainScript trainiert wurde. Das EvalDLL wird weiterhin unterstützt, funktioniert jedoch nur für das Modell, das von cntk.exe mit BrainScript erstellt wurde. Es kann nicht verwendet werden, um Modelle zu bewerten, die von CNTK 2.0 oder höher mithilfe von Python erstellt wurden. Wir empfehlen dringend, die neuesten CNTK Bibliotheken für die Auswertung zu verwenden, da sie Modellformate unterstützt und weitere Features bereitstellt.

Weitere Informationen zu verschiedenen Modellformaten finden Sie auf der Seite CNTK Modellformat. Für ältere Anwendungen, die die EvalDLL-Schnittstelle verwenden, finden Sie auf der CNTK EvalDLL-Übersichtsseite.