在CNTK中，序列到序列模型是一種用于將一個序列轉換為另一個序列的模型。這種模型通常用于機器翻譯，文本摘要，對話生成等任務。在CNTK中，可以使用序列到序列模型來構建和訓練神經網絡，以實現這些任務。
在構建序列到序列模型時，首先需要定義編碼器和解碼器。編碼器用于將輸入序列編碼成一個固定長度的向量，然后解碼器將這個向量解碼成輸出序列。這種模型通常使用循環神經網絡（RNN）或者注意力機制來實現編碼和解碼的過程。
在應用序列到序列模型時，可以使用CNTK提供的API來加載已經訓練好的模型，并使用該模型進行推理或生成輸出序列?？梢酝ㄟ^在模型上調用predict方法來生成輸出序列，然后根據需要對輸出進行后處理或者輸出結果。
總的來說，CNTK提供了豐富的功能和API來構建、訓練和應用序列到序列模型，使得實現各種序列轉換任務變得更加簡單和高效。
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