Как объединить несколько выходов скрытого слоя в NN? (CNTK, C #) - PullRequest
Новая
       106

Как объединить несколько выходов скрытого слоя в NN? (CNTK, C #)

0 голосов
/ 03 ноября 2019

Я пробовал классный пример кода для пакетного обучения с помощью Iris Data CNTK из этого блога , но в этом примере функции потерь и оценки показаны только после обучения набора данных. Мой вопрос заключается в том, как получить параметры, чтобы делать прогнозы.

Я пытался создать тип функции из тренера, чтобы получить входные данные и сделать из него объекты-значения, но я не знаю, как использовать значения, хранящиеся в многомерных массивах: 

  var paramValues = trainer.Model().Inputs.Where(z => z.IsParameter).ToList();
  var b0 = new Value(paramValues[0].GetValue()).GetDenseData<float>(paramValues[0]);
  var b1 = new Value(paramValues[1].GetValue()).GetDenseData<float>(paramValues[1]);
//These arrays contain values where I assume that they can be used for further predictions
   var b = b0[0][0];
   var w = b1[0][0]; //contains more values than [0][0]
//How to use the values for predictions?
...