<p>对于在CNTK Python api中创建、保存、加载和评估具有多个输出的模型有何建议?(我使用的是cntk2.0rc1)</p>
<p>当我在运行时定义一个网络时,我可以通过向<em>eval</em>函数传递一个小型批处理字典来轻松评估网络的任何层。在</p>
<p>但是,在保存模型并再次加载之后,我只能通过提供输入来计算输出节点(我不知道如何在pythonapi中定义多个输出)。我可以使用<em>find_all_by_name</em>方法访问任何层,但当我尝试使用<em>eval</em>方法评估隐藏层时,它希望我提供<strong>层的即时输入,而不是相关网络的输入:</p>
<pre><code>ValueError: No value specified for input Variable 'Output('Block1958_Output_0', [#], [1024 x 200])' of Function 'Dense: Output('Block1958_Output_0', [#], [1024
x 200]) -> Output('conversation_vector', [#], [100])'.
</code></pre>
<p>我只找到了关于这个主题的以下文档,它适用于Brainscript:<a href="https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Evaluate-Hidden-Layers" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Evaluate-Hidden-Layers</a>——我找不到任何特定于Python API的文档。在</p>