如何使用 CNTK 创建 numpy.float64 的密集层？

Question

我是 cntk 和 python 的新手。多年来，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。现在我只做一个隐藏层，我计划在一个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。由于未来的项目需要，我希望将下划线数据设为 float64。

我在互联网上搜索了帮助，但无济于事。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过“with cntk.layers.default_options(dtype=numpy.float64)”，但它不接受带或不带名称的 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。

这是我最新的代码：

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

这是我得到的错误：

ValueError: Primitive op 'Times' 传递了操作数 'Parameter('W', [], [？ x 2]), Placeholder('Placeholder135', [#], [11])' 与不同 数据类型“Float”和“Double”。

Answer 1

你可以试试这个吗？

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)