摘要：如今，在大数据处理的过程中，人们广泛的使用的神经网络。伴随着深度学习的这股热潮，涌现出来大量可供使用的开源软件。如，Theano，caffe，kaldi，CNTK等。CNTK是微软提供的基于C++的开源工具包。可以训练DNNs、RNNs、CNNs、LTMS、罗杰斯特回归及最大熵模型，对于在做深度学习的朋友会有帮助。
下面介绍CNTK中的几个样例的使用：
1.首先下载工具包及源码。下载地址https://cntk.codeplex.com/
2.安装。（安装过程比较麻烦，要求电脑为64位的，具体需要安装的软件见https://cntk.codeplex.com/documentation
3.安装好后，我们先跑demos试试。
（1）demos下有两个样例Simple、Speech。由于Speech中没有输入的数据（好像可以下，不过不是免费的），我就先跑了Simple样例
在运行之前，我们要更改Simple.config中的几个参数及路径的配置。下面是我的配置
RootDir=E:\cntk\cntk-code\
command=Simple_Demo:Simple_Demo_Output
# deviceId=-1 for CPU, >=0 for GPU devices
DeviceNumber=-1
#stderr=E:/log/Demo
precision=float
modelPath=E:/models/simple.dnn
deviceId=$DeviceNumber$
outputNodeNames=ScaledLogLikelihood
traceLevel=1
#######################################
# TRAINING CONFIG (Simple, Fixed LR) #
#######################################
Simple_Demo=[
action=train
# Notation xxx:yyy*n:zzz is equivalent to xxx,
# then yyy repeated n times, then zzz
# example: 10:20*3:5 is equivalent to 10:20:20:20:5
SimpleNetworkBuilder=[
# 2 input, 2 50-element hidden, 2 output
layerSizes=2:50*2:2
trainingCriterion=CrossEntropyWithSoftmax
evalCriterion=ErrorPrediction
layerTypes=Sigmoid
initValueScale=1.0
applyMeanVarNorm=true
uniformInit=true
needPrior=true
]
SGD=[
# epochSize=0 means epochSize is the size of
# the training set. Must be evenly divisible
# into number of data frames.
epochSize=0
minibatchSize=25
learningRatesPerMB=0.5:0.2*20:0.1
momentumPerMB=0.9
dropoutRate=0.0
maxEpochs=50
]
# Parameter values for the reader
reader=[
# reader to use
readerType=UCIFastReader
file=$RootDir$/Demos/Simple/SimpleDataTrain.txt
miniBatchMode=Partial
randomize=Auto
verbosity=1
features=[
dim=2 # two-dimensional input data
start=0 # Start with first element on line
]
labels=[
start=2 # Skip two elements
dim=1 # One label dimension
labelDim=2 # Two labels possible
labelMappingFile=$RootDir$/Demos/Simple/SimpleMapping.txt
]
]
]
#######################################
# OUTPUT RESUTLS (Simple) #
#######################################
Simple_Demo_Output=[
action=write
# Parameter values for the reader
reader=[
# reader to use
readerType=UCIFastReader
file=$RootDir$/Demos/Simple/SimpleDataTest.txt
features=[
dim=2
start=0
]
labels=[
start=2
dim=1
labelDim=2
labelMappingFile=$RootDir$/Demos/Simple/SimpleMapping.txt
]
]
outputPath=SimpleOutput # Dump output as text
]
主要是修改RootDir、DeviceNumber=-1，其他的参数根据具体情况进行更改。RootDir在这里相当于一个常量，与输入的路径组成绝对路径如：$RootDir$/Demos/Simple/SimpleDataTest.txt。DeviceNumber是选择使用CPU还是GPU进行训练=-1是为CPU，>=0时为GPU。
修改完成后，在开源工具包中代开命令窗口，输入cn.exe configFile=E:/Simple.config，其中，E:/Simple.config为Simple.config文件的绝对路径，如在当前目录下输入cn.exe configFile=Simple.config即可。
完成以上步骤即可运行样例，并输出日志，对数似然率。
4.其他的样例使用与其差不多，但有些没有输入的特征数据，需要自行配置。整体思路就是使用脚本。更多方法请参考http://research.microsoft.com/pubs/226641/CNTKBook-20150415.pdf