描述CNTK中的优化器及其使用方法

在CNTK中，优化器是用来帮助模型训练过程中优化损失函数的工具。CNTK提供了多种优化器，包括随机梯度下降（SGD）、动量优化器、Adam优化器等。

使用优化器的基本步骤如下：

1. 导入优化器模块：首先需要导入CNTK中的优化器模块，例如：

from cntk import momentum_sgd, adam

1. 定义优化器：选择并定义一个优化器，例如使用动量优化器：

optimizer = momentum_sgd(model.parameters, lr=0.1, momentum=0.9)

这里model.parameters是模型的参数，lr是学习率，momentum是动量参数。

1. 编译模型：在训练之前需要将模型编译，指定优化器和损失函数，例如：

training_loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, labels)
learner = C.training.Trainer(model, (training_loss, ), optimizer)

1. 进行训练：使用训练数据进行模型训练，例如：

for i in range(100):
    training_data = ... # 获取训练数据 labels = ... # 获取标签 trainer.train_minibatch({input: training_data, label: labels})

通过以上步骤，可以使用CNTK中的优化器来训练模型，并优化损失函数。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的优化器和参数进行模型训练。

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