CNTK API文档翻译(25)——后记

这篇不是翻译，是我自己写的后记，CNTK API文档翻系列译完结。

CNTK是微软的一个深度学习套件，他的存在主要是可以让开发人员不用知道里面的各种算法的细节，就能使用训练深度神经网络模型。他提供了已经封装好的组件来给我们使用：你不需要知道随机梯度下降下降算法和反向传播算法，因为CNTK提供了一个sgd函数；你不需要知道卷积运算，直接使用CNTK的Convolution函数；你不需要知道LSTM单元里面的各种门，CNTK里的LSTM函数就是你完成LSTM唯一的门。我们使用CNTK，需要做的就是准备好数据，自由组合这些组件构建模型，训练、测试、评估、保存模型，然后就可以使用了。

CNTK除了使用Python、C++等通用的编程语言调用他的API之外，还有另一条技术线，叫BrainScript，我没有深究过，看样子好像是通过一些配置性的脚本设置数据源、构建模型、训练和测试的，用起来会更加简单，当然代价是更少的灵活性，用脚本自己构造数据源，自定义成本函数，设置学习算法基本是不可能了。

本系列主要是翻译了CNTK的Python API的文档，其实说是文档，不如说是官方提供的示例教程更恰当，除了特别长的章节，基本每期都是完成一个特定的任务。

我个人觉得通过完成特定的任务来学习一门新东西是最快的，所以我选择了翻译示例教程，而不是货真价实的文档。第一期也就是前言的时候我预估要翻译20期左右，到现在翻译了25期，除了因为我出差或者实在是工作太忙需要加班加点之外，基本保证了四天一篇的更新速度，再次感谢狗建议我定期更新，不然可能就废了。

之所以说废了，是因为自己的英语实在是比较糟糕，特别是前几篇，有时候看来自己都不知道自己翻译的什么东西。到了后几篇，不知道是换了个话痨型的工作人员还是怎么的，事无巨细全部都说的特别清楚，翻译工作了突然剧增，不过也就是在这个时候，忽然感觉自己越翻译越顺了。可能是因为这段时间英语是还有点提升，也可能话痨说的话多半都不是什么关键的东西，哈哈。

这二十多期翻译下来，不知道有多少错误，这不重要；贴了太多代码，不适合朋友们看，甚至里面有很多代码我都没有去运行一遍，这也不重要；也因为代码太多，导致排版基本不能看，这更不重要。重要的是，自己要去学一门东西（CNTK），选了一种方法（翻译教程），去做并且完成了。公众号，关注我公众号的朋友们都是我可以完成的力量，特别感谢，mua。

对于仔细看我公众号的朋友们来说，里面代码太多，这不要紧。有没有自己造着去敲，有没有自己运行里面的代码，这都不要紧。要紧的是，对CNTK和人工神经网络有个大概的概念，知道他大概可以做什么，这就够了。

其实我所贴进去的代码，大部分我都没有运行，接下来我就要自己真真切切的去做——我要训练一个能识别古诗词的模型，然后做成一个微信小程序。

虽然我接下来要敲代码了，不过接下来这个系列的文章我就不会贴代码了，只要让读者大概知道，一个使用人工神经网络的项目大概是如何完成的，就够了。

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