神经网络模型c++代码

以下是一个简单的 C++ 代码示例，用于使用 TensorFlow C++ API 构建一个具有两个隐藏层的神经网络模型：

#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>

using namespace tensorflow;

int main() {
  // 创建一个新的计算图
  GraphDef graph_def;
  Status status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "model.pb", &graph_def);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "无法读取模型文件: " << status.error_message() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 创建一个新的会话
  Session* session;
  status = NewSession(SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "无法创建新会话: " << status.error_message() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 加载计算图到会话中
  status = session->Create(graph_def);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "无法加载计算图: " << status.error_message() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 定义输入张量和输出张量
  Tensor input_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, 100}));
  Tensor output_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, 1}));

  // 获取输入和输出节点
  auto input_name = "input";
  auto output_name = "output";
  auto input_node = graph_def.node().begin()->name();
  auto output_node = graph_def.node().rbegin()->name();

  // 设置输入张量的值
  float* input_data = input_tensor.flat<float>().data();
  for (int i = 0; i < 100; ++i) {
    input_data[i] = i + 1;
  }

  // 运行会话并获取输出张量的值
  std::vector<std::pair<string, Tensor>> input = {{input_node, input_tensor}};
  std::vector<string> output = {output_node};
  status = session->Run(input, output, {}, &output_tensor);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "无法运行会话: " << status.error_message() << std::endl;
    return 1;
  }

  // 输出结果
  float* output_data = output_tensor.flat<float>().data();
  std::cout << "输出结果: " << output_data[0] << std::endl;

  // 释放会话资源
  session->Close();
  return 0;
}

这个模型使用了 TensorFlow 的 C++ API 来构建和运行神经网络模型。首先，我们使用 ReadBinaryProto 函数从模型文件中读取计算图。然后，我们使用 NewSession 函数创建一个新的会话对象，并将计算图加载到该会话中。接下来，我们定义了输入张量和输出张量，并获取了输入节点和输出节点的名称。在设置输入张量的值后，我们使用 Run 函数运行会话，并获取输出张量的值。最后，我们输出了结果，并释放会话资源。

需要注意的是，该代码仅为示例代码，需要根据实际情况进行修改和适配。