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：
from cntk import momentum_sgd, adam
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。
training_loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, labels)
learner = C.training.Trainer(model, (training_loss, ), optimizer)
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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