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CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）的主要特點包括：
高性能：CNTK具有高度優化的計算引擎，能夠利用多個GPU和多個服務器進行并行計算，實現高效的深度學習模型訓練和推理。
靈活性：CNTK提供了靈活的Python和C++ API，可以方便地搭建、訓練和部署各種深度學習模型，滿足不同應用場景的需求。
支持多種深度學習模型：CNTK支持常見的深度學習模型，包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）等，同時也支持自定義神經網絡結構。
分布式訓練：CNTK支持分布式訓練，可以將計算任務分配到多個GPU或多臺服務器上進行并行計算，加快模型訓練的速度。
自動微分：CNTK提供自動微分功能，可以自動計算神經網絡模型的梯度，簡化了模型優化的過程。
全面的文檔和教程：CNTK提供了豐富的文檔、教程和示例代碼，方便用戶學習和使用深度學習技術。
社區支持：CNTK擁有活躍的社區支持，用戶可以在社區中獲取幫助、分享經驗和交流技術。
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