CNTK的主要特点是什么

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）的主要特点包括：

高性能：CNTK具有高度优化的计算引擎，能够利用多个GPU和多个服务器进行并行计算，实现高效的深度学习模型训练和推理。
灵活性：CNTK提供了灵活的Python和C++ API，可以方便地搭建、训练和部署各种深度学习模型，满足不同应用场景的需求。
支持多种深度学习模型：CNTK支持常见的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，同时也支持自定义神经网络结构。
分布式训练：CNTK支持分布式训练，可以将计算任务分配到多个GPU或多台服务器上进行并行计算，加快模型训练的速度。
自动微分：CNTK提供自动微分功能，可以自动计算神经网络模型的梯度，简化了模型优化的过程。
全面的文档和教程：CNTK提供了丰富的文档、教程和示例代码，方便用户学习和使用深度学习技术。
社区支持：CNTK拥有活跃的社区支持，用户可以在社区中获取帮助、分享经验和交流技术。