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CNTK

CNTK

深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN

CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。

CNTKONNX深度学习开源神经网络Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face文档

CNTK 项目介绍

关于 CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (简称 CNTK) 是一个由微软开发的统一深度学习工具包。它通过有向图来描述神经网络中的一系列计算步骤。在这个有向图中，叶节点代表输入值或网络参数，而其他节点则代表对输入进行的矩阵操作。CNTK 支持用户轻松实现和组合诸如前馈 DNN、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs/LSTMs）等流行的模型类型。

CNTK 实现了基于随机梯度下降（SGD, 错误反向传播）的学习方法，并支持在多个 GPU 和服务器上的自动微分和并行化。自 2015 年 4 月起，CNTK 以开源许可证的形式发布，希望社区能充分利用 CNTK，通过交换开源代码快速分享想法。

安装指南

CNTK 可以安装在 Windows 和 Linux 系统上，具体步骤如下：

  • Windows 平台安装：

    • 仅限 Python 环境的安装
    • 脚本驱动安装
    • 手动安装

  • Linux 平台安装：

    • 仅限 Python 环境的安装
    • 脚本驱动安装
    • 手动安装
    • 使用 Docker 安装

还可以通过安装 CNTK 的开发环境来帮助开发 CNTK 应用，支持 Windows 和 Linux 系统的手动和脚本驱动安装。

每日构建包

如果用户希望使用最新的 CNTK 版本，可以下载 CNTK 的每日构建包：

  • Windows 的每日构建包
  • Linux 的每日构建包

学习与资源

用户可以通过以下资源学习如何使用和贡献 CNTK：

更多信息

免责声明

CNTK 团队已将其各项创新应用于 ONNX 和 ONNX Runtime 项目。未来，CNTK 的新功能开发不会继续进行，而是会将注意力集中在其他开源项目的创新上。用户可以利用 ONNX 的创新技术从多个支持其的框架中受益，比如直接从 PyTorch 导出 ONNX 模型，或使用 TensorFlow-ONNX 转换器将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式。感谢社区多年来对 CNTK 的支持和贡献，CNTK 的所有者将继续努力，通过将 CNTK 的强大功能和最新研究成果融入到其他开源项目中，从而使各类技术变得更加开放和可访问。

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