在CNTK中，可以使用Python或BrainScript来定义和训练神经网络模型。以下是一个简单的例子来说明如何在CNTK中定义和训练一个简单的神经网络模型：
import cntk as C# 定义神经网络结构input_dim = 2output_dim = 1hidden_dim = 3input_var = C.input_variable(input_dim)output_var = C.input_variable(output_dim)hidden_layer = C.layers.Dense(hidden_dim, activation=C.sigmoid)(input_var)output_layer = C.layers.Dense(output_dim)(hidden_layer)# 定义损失函数和优化器loss = C.squared_error(output_layer, output_var)learner = C.sgd(output_layer.parameters, lr=0.01)# 定义训练器trainer = C.Trainer(output_layer, (loss, None), [learner])# 训练模型for i in range(100): input_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] output_data = [[0], [1], [1], [0]] trainer.train_minibatch({input_var: input_data, output_var: output_data})# 评估模型test_input_data = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]test_output_data = [[0], [1], [1], [0]]for i in range(len(test_input_data)): predicted_output = output_layer.eval({input_var: [test_input_data[i]]}) print("Input: {}, Predicted Output: {}, True Output: {}".format(test_input_data[i], predicted_output, test_output_data[i]))在上面的例子中，我们定义了一个具有输入维度为2、输出维度为1和一个隐藏层维度为3的神经网络模型。然后我们定义了损失函数为均方误差，并使用随机梯度下降优化器来最小化损失。接着我们使用训练器来训练模型，并使用eval()方法来评估模型的性能。
通过类似的方式，可以在CNTK中定义和训练各种不同的神经网络模型。更多关于CNTK的信息和例子可以在CNTK的官方文档中找到。
