微软是否放弃了CNTK？

Question

我想知道CNTK是否死了？GitHub上日期为03/31/2019的发布说明：“今天的2.7版将是CNTK的最后主要发行版。”我花了几个月的时间用CNTK开发软件，现在看来这是浪费时间和金钱。我已经搜索了许多网站的答案，但仍然没有答案。stackoverflow是微软推荐的网站之一。

Answer 1

来自KedengMS，CNTK的维护人员之一。从github转载。

感谢所有支持CNTK的人，我很荣幸能够在这方面工作，并从中学到了很多东西。您可以继续以目前的方式使用CNTK进行培训和推理，就像其他即使在BrainScript或NDL中仍然运行旧模型的微软内部团队一样。停止添加新特性并不意味着CNTK不再是开源的，它只是意味着今后不会有新的GPU支持(例如，CUDA 11+)，也不会增加主要的新特性。对于不同的用户场景，我认为您可能有不同的选择：

• 深入学习新手:如果您发现CNTK文档/教程/示例有用的话，海事组织CNTK仍然是一个很好的入门，可以了解深入学习的基础知识。一旦您学习了基本知识，就不难在框架之间切换。然而，DL领域正在迅速变化，CNTK已经在许多方面落后，所以如果您需要更高级的特性，如动态图，PyTorch将是一个更好的选择。
• 模型维护人员:如果您已经让CNTK模型正常工作，而维护它只是意味着使用新数据的培训，那么您可以继续以您目前使用它的方式使用CNTK。事实上，微软内部的团队也在这样做。如果有严重的缺陷妨碍生产力，它们仍然会被修复。为了进行推断，您可以继续使用CNTK /C++/Python/C#/Java，或者您可以以ONNX格式导出CNTK模型，并使用ONNX运行时或ORT作为更精简和更快的推理引擎。与CNTK相比，您会惊讶地发现它比CNTK快得多，以及设置是多么的轻巧(当您只需要推理时，就不要再提OpenMPI了！)ORT目前提供了C/C++/Python/C#接口。
• 模型构建器:如果您有CNTK模型，并且希望使用CNTK中目前不支持的特性，请考虑切换到其他框架，如TensorFlow/ PyTorch /等。我们的团队在PyTorch中做了大量的数据读取器工作，以确保微软的团队可以从CNTK切换到PyTorch。此外，我们还在向PyTorch迁移CNTK专用的分布式培训器(如BMUF )。希望您在迁移模型时也会发现这一点很有用。

开放源码的好处是，如果需要的话，社区可以继续分叉/发展，这与其他只发布二进制文件的微软产品不同(Win7，我正在看您)。