在CNTK中如何使用GPU加速模型训练

在CNTK中使用GPU加速模型训练非常简单，只需在代码中指定使用GPU设备即可。以下是一个示例代码：

import cntk as C

# 指定使用GPU设备
C.try_set_default_device(C.gpu(0))

# 构建模型
input_var = C.input_variable(...)
...
model = ...

# 定义损失函数和优化器
loss = ...
optimizer = ...

# 创建训练器
trainer = C.Trainer(model, (loss, optimizer))

# 训练模型
for i in range(num_epochs):
    for minibatch in data:
        trainer.train_minibatch({input_var: minibatch})

在上面的代码中，C.try_set_default_device(C.gpu(0))用于指定使用第一个GPU设备进行训练。如果你的机器有多个GPU设备，可以选择其他的GPU设备进行训练。CNTK会自动利用GPU加速训练过程，从而提高训练速度。