如何使用 CNTK 创建 numpy.float64 的密集层？

Question

我是 cntk 和 python 的新手。这些年来，我使用各种库在 C# 中完成了机器学习。

为了帮助我学习 cntk 和 python 我用 UCI 葡萄酒数据集做了一个简单的分类项目。目前我只做一层隐藏层，我打算在一层隐藏层工作后添加更多隐藏层。

我在创建 dtype 为 numpy.float64 的隐藏密集层时遇到问题。我知道 float32 更快。我希望我的下划线数据为 float64，因为这是未来项目的要求。

我已经在互联网上搜索了帮助，但没有找到答案。我尝试的最后一件事是使用 dtype=numpy.float64 创建输入并将输入传递给 Dense，但这也不起作用。过去我曾在函数内部尝试 "with cntk.layers.default_options(dtype=numpy.float64)" 但它不接受有或没有名称的 numpy.float64 。我还尝试对从 Dense 返回的内容调用 update_signature(numpy.float64)，我得到了同样的错误。我会告诉你我尝试过的其他事情，但老实说，我现在不记得了。

这是我的最新代码：

inputsCount = 11
classesCount = 2
inputs = cntk.input_variable(shape=(inputsCount), dtype=numpy.float64)
model = cntk.layers.Dense(classesCount, activation=None)(inputs)

这是我遇到的错误：

ValueError: Primitive op 'Times' passed operands 'Parameter('W', [], [? x 2]), Placeholder('Placeholder135', [#], [11])' with different DataTypes 'Float' and 'Double'.

Answer 1

你能试试这个吗？

inputsCount = 11
classesCount = 2
with cntk.default_options(dtype=numpy.float64):
    inputs = cntk.input_variable(shape=(inputsCount))
    model = cntk.layers.Dense(classesCount, activation=None)(inputs)

如何使用 CNTK 创建 numpy.float64 的密集层？

How do I create a Dense layer of numpy.float64 with CNTK?

python-3.x

cntk