C++ PyTorch怎樣實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在C++中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用PyTorch C++ API。以下是一個簡單的示例：

#include <torch/torch.h>

// 定義一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
struct Net : torch::nn::Module {
  Net() {
    // 定義網(wǎng)絡(luò)層
    fc1 = register_module("fc1", torch::nn::Linear(784, 128));
    fc2 = register_module("fc2", torch::nn::Linear(128, 10));
  }

  // 前向傳播函數(shù)
  torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
    x = torch::relu(fc1(x));
    x = fc2(x);
    return x;
  }

  // 定義網(wǎng)絡(luò)層
  torch::nn::Linear fc1{nullptr}, fc2{nullptr};
};

int main() {
  // 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  Net model;

  // 創(chuàng)建輸入數(shù)據(jù)
  torch::Tensor input = torch::randn({1, 784});

  // 前向傳播
  torch::Tensor output = model.forward(input);

  // 打印輸出
  std::cout << output << std::endl;

  return 0;
}

在這個示例中，首先定義了一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Net，模型包含兩個全連接層。然后在主函數(shù)中創(chuàng)建了模型實(shí)例，定義了輸入數(shù)據(jù)，進(jìn)行前向傳播并打印輸出。

需要注意的是，為了使用PyTorch C++ API，你需要在編譯時(shí)鏈接PyTorch C++庫，并且安裝正確的依賴項(xiàng)。更多關(guān)于PyTorch C++ API的信息可以參考PyTorch官方文檔。