python - CNTK:如何获取C++-API中的类概率？

Question

我想从 cntk 中训练有素的 cnn 中获取类特定概率(所有概率之和等于 1)。在 Python 中，这通过应用 softmax 函数按预期工作:

import cntk as C
from skimage import io

model_path = "..."
image_path = "..."
image = io.imread(image_path)
model = C.load_model(model_path)
sm_classifier = C.softmax(model)
class_prob = sm_classifier.eval({model.arguments[0]: [image]})

这里，class_prob 是一个二维 numpy 数组，它包含的值似乎是所需的类概率。

在 C++ 中，我有以下代码:

std::vector<std::vector<float>> CnnClassifier::evaluateNet(std::vector<float> flattenedImage)
{
    CNTK::FunctionPtr classifier = CNTK::Softmax(m_cnn); // m_cnn is of type CNTK::FunctionPtr

    // Get input variable. The model has only one single input.
    CNTK::Variable inputVar = m_cnn->Arguments()[0];

    // The model has only one output.
    // If the model has more than one output, use modelFunc->Outputs to get the list of output variables.
    CNTK::Variable outputVar = m_cnn->Output();

    CNTK::ValuePtr inputVal = CNTK::Value::CreateBatch(inputVar.Shape(), flattenedImage, m_device);

    std::unordered_map<CNTK::Variable, CNTK::ValuePtr> inputDataMap = { { inputVar, inputVal } };
    std::unordered_map<CNTK::Variable, CNTK::ValuePtr> outputDataMap = { { outputVar, nullptr } };

    classifier->Evaluate(inputDataMap, outputDataMap, m_device);

    CNTK::ValuePtr outputVal = outputDataMap[outputVar];
    std::vector<std::vector<float>> outputData;
    outputVal->CopyVariableValueTo(outputVar, outputData);

    return outputData;
}

在 outputData 中，每个类没有加起来为 1 的值。它包含的值可以非常高(在我的示例中高达 15)，也可以为负。我相信这些是最后一个全连接层的“原始”输出值。我怎样才能对它们应用 softmax 函数？

提前致谢并致以最诚挚的问候

Answer 1

好的，我自己解决了这个问题。当我在训练之前将模型传递给 softmax 函数并使用返回的 softmax 模型训练网络时，它起作用了。