C++cnn手写数字识别

C++CNN是一种基于卷积神经网络的图像识别模型。手写数字识别是一个简单的图像识别问题，可以用C++CNN来解决。

以下是一个简单的C++CNN手写数字识别的示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <string>

#include "CNN.h"

using namespace std;

int main()
{
    // 加载训练数据
    vector<vector<double>> train_data;
    vector<int> train_labels;
    ifstream in("train_data.txt");
    string line;
    while (getline(in, line))
    {
        vector<double> data;
        int label;
        stringstream ss(line);
        ss >> label;
        train_labels.push_back(label);
        double val;
        while (ss >> val)
        {
            data.push_back(val);
        }
        train_data.push_back(data);
    }

    // 构建CNN模型
    CNN cnn;
    cnn.addLayer(new ConvolutionalLayer(1, 28, 28, 5, 5, 6));
    cnn.addLayer(new MaxPoolingLayer(24, 24, 6, 2, 2));
    cnn.addLayer(new ConvolutionalLayer(12, 12, 6, 5, 5, 16));
    cnn.addLayer(new MaxPoolingLayer(8, 8, 16, 2, 2));
    cnn.addLayer(new FlattenLayer());
    cnn.addLayer(new FullyConnectedLayer(256, 120));
    cnn.addLayer(new ReLULayer());
    cnn.addLayer(new FullyConnectedLayer(120, 84));
    cnn.addLayer(new ReLULayer());
    cnn.addLayer(new FullyConnectedLayer(84, 10));
    cnn.addLayer(new SoftmaxLayer());

    // 训练模型
    cnn.train(train_data, train_labels, 100, 0.1, 0.001);

    // 加载测试数据
    vector<vector<double>> test_data;
    vector<int> test_labels;
    ifstream in2("test_data.txt");
    while (getline(in2, line))
    {
        vector<double> data;
        int label;
        stringstream ss(line);
        ss >> label;
        test_labels.push_back(label);
        double val;
        while (ss >> val)
        {
            data.push_back(val);
        }
        test_data.push_back(data);
    }

    // 测试模型
    int correct = 0;
    for (int i = 0; i < test_data.size(); i++)
    {
        int pred = cnn.predict(test_data[i]);
        if (pred == test_labels[i])
        {
            correct++;
        }
    }
    cout << "Accuracy: " << (double)correct / test_data.size() << endl;

    return 0;
}

上述代码中，我们首先加载了训练数据和测试数据。训练数据是一个包含多个手写数字图像的数据集，每个图像都有一个对应的标签。测试数据也是一个包含多个手写数字图像的数据集，每个图像同样有一个对应的标签。

接着，我们构建了一个包含多个层的CNN模型。该模型包含了卷积层、池化层、全连接层和激活层等多个层。我们使用训练数据对该模型进行了训练。

最后，我们使用测试数据对训练好的模型进行测试，并计算模型的准确率。