CNTK模型编辑语言(MEL)完全指南：深度学习模型修改的艺术-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00128/article/details/148375222

CNTK模型编辑语言(MEL)完全指南：深度学习模型修改的艺术

CNTK Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), an open source deep-learning toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/CNTK

什么是模型编辑语言(MEL)

在深度学习领域，模型训练完成后经常需要进行各种调整和优化。CNTK(微软认知工具包)提供的模型编辑语言(Model Editing Language, MEL)正是为此而生。MEL是一种专门用于修改已训练好的神经网络模型的领域特定语言，它允许开发者在不重新训练模型的情况下，对现有模型结构进行灵活的调整和扩展。

MEL具有以下核心特点：

非编程语言：虽然语法类似脚本语言，但MEL是专门为模型编辑设计的声明式语言
基于已有模型：只能修改已存在的CNTK格式模型文件
与NDL集成：可以结合网络描述语言(NDL)定义新元素
批处理操作：支持通过通配符批量操作多个节点

MEL核心功能详解

1. 模型加载与保存

MEL操作的第一步通常是加载已有模型：

# 加载CNTK格式的模型文件
model1 = LoadModel("c:/models/mymodel.dnn", format=cntk)

这里需要注意：

目前仅支持CNTK原生格式(.dnn)
加载后的模型会被赋予一个标识符(如model1)，后续操作都基于此标识符
第一个加载的模型自动成为默认模型，也可以通过SetDefaultModel()显式设置

模型修改完成后需要保存：

# 保存修改后的模型
SaveModel("c:/models/modified_model.dnn")

2. 模型结构查看

在修改模型前，通常需要先了解模型结构：

# 将模型结构转储到文本文件
DumpModel(model1, "model_dump.txt", includeData=true)

转储文件包含模型中所有节点的详细信息，包括：

节点名称和类型
连接关系
可选的参数值(当includeData=true时)

3. 节点复制与连接

MEL最强大的功能之一是复制现有节点：

# 复制整个L3层到新创建的L4层
Copy(L3.*, L4.*, copy=all)

复制后需要重新设置连接关系：

# 设置L4层的输入为L3层的输出
SetInput(L4.*.T, 1, L3.RL)

# 将L4层输出连接到顶层
SetInput(CE.*.T, 1, L4.RL)

这里需要注意：

输入编号是从0开始的索引
使用通配符(*)可以批量操作多个节点
copy参数可选all(默认)或value(仅复制值)

4. 添加新节点

MEL支持直接嵌入NDL代码来添加新节点：

# 添加均值方差归一化层
meanVal = Mean(features)
invstdVal = InvStdDev(features)
inputVal = PerDimMeanVarNormalization(features,meanVal,invstdVal)

然后将其连接到现有网络：

# 将归一化层输出连接到L1层输入
SetInput(L1.BFF.FF.T, 1, inputVal)

5. 节点命名与匹配

CNTK模型中的节点遵循特定的命名约定，理解这一点对高效使用MEL至关重要：

典型节点名称结构：[name].[macroName].[nodeName]

例如NDL宏L3 = RBFF(L2, HDim, HDim)会生成：

L3.RL (整流线性单元)
L3.BFF.B (偏置参数)
L3.BFF.W (权重参数)
L3.BFF.FF.T (矩阵乘法节点)
L3.BFF.FF.P (加法节点)

MEL支持多种通配符匹配模式：

L3.* - 匹配所有L3开头的节点
*.W - 匹配所有以.W结尾的节点(通常是权重)
model1.L3.* - 匹配特定模型中的节点

MEL实际应用案例

让我们通过一个完整案例展示MEL的强大功能：为已有MNIST分类模型添加批归一化层并扩展隐藏层。

# 1. 加载原始模型
original = LoadModel("mnist_model.dnn")

# 2. 添加批归一化预处理
mean = Mean(features)
invstd = InvStdDev(features)
norm_features = PerDimMeanVarNormalization(features, mean, invstd)
SetInput(L1.BFF.FF.T, 1, norm_features)

# 3. 复制并扩展隐藏层
Copy(L3.*, L4.*)  # 创建新层
SetInput(L4.*.T, 1, L3.RL)  # 连接输入
SetInput(CE.*.T, 1, L4.RL)  # 连接输出

# 4. 保存增强后的模型
SaveModel("mnist_enhanced.dnn")

这个例子展示了如何：

加载已有模型
添加预处理层改善数据分布
通过复制扩展网络深度
保存增强后的模型

MEL命令参考手册

核心命令分类

| 命令类别 | 主要命令 | 功能描述 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 模型管理 | LoadModel, SaveModel, CreateModel | 模型加载、保存和创建 | | 节点操作 | Copy, CopySubTree, Rename | 节点复制、重命名 | | 连接操作 | SetInput, CopyInputs | 修改节点连接关系 | | 属性设置 | SetProperty, SetPropertyForSubTree| 设置节点属性 | | 节点删除 | Remove, Delete | 删除指定节点 | | 诊断工具 | DumpModel, DumpNode | 模型诊断和调试 |