c语言写个卷积神经网络

在C语言中编写一个完整的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是比较复杂的任务，因为C语言并不像Python那样内置支持深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。然而，你可以用C语言实现一些基本的数学运算，比如矩阵乘法等，然后利用外部库（如Caffeine或Dlib）来构建CNN模型。以下是一个非常简化的例子，展示了如何用C++（一种接近C的语法）实现一个简单的卷积层，实际项目中会涉及到更多的层次、优化和数据处理。

#include <vector>
#include "convolution.h" // 假设有一个名为 convolution.h 的头文件，定义了卷积操作

// 简化版卷积神经网络
struct CNNLayer {
    std::vector<std::vector<int>> weights; // 权重矩阵
    std::vector<std::vector<int>> bias; // 偏置项
};

class SimpleCNN {
public:
    void init_weights(const int input_width, const int input_height, const int output_channels, const int kernel_size, const int padding) {
        // 初始化权重和偏置
        weights.resize(output_channels, std::vector<int>(input_width + 2 * padding, input_height + 2 * padding));
        bias.resize(output_channels);

        // 这里只是一个示例，实际应该随机生成或者加载预训练权重
        // 填充、步长等参数也可以在这里设置
        for (auto& row : weights) {
            for (auto& val : row) {
                val = rand(); // 随机赋值
            }
        }
        for (auto& b : bias) {
            b = rand();
        }
    }

    void forward(const std::vector<std::vector<int>>& input) {
        std::vector<std::vector<int>> conv_output;
        convolution(input, weights, bias, &conv_output);
        // 将卷积结果传递给下一个层...
    }
private:
    CNNLayer layer;
};

int main() {
    SimpleCNN cnn;
    // 设置输入尺寸和其他参数
    cnn.init_weights(32, 32, 64, 3, 1); // 假设输入图片大小32x32，输出通道数64，3x3的滤波器，1像素填充
    
    // 假设我们有一个输入图像
    std::vector<std::vector<int>> input_image;
    // ...

    cnn.forward(input_image);
    // ...
    return 0;
}