用c语言打出来，卷积神经网络

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种深度学习模型，主要用于图像识别、计算机视觉任务。在 C 语言中编写完整的 CNN 实现通常涉及到使用高级库，因为 C 本身并不支持深度学习的复杂运算。然而，你可以使用像 Caffe、TensorFlow Lite 或者 Caffeine 这样的 C/C++ 库来进行底层操作。

以下是一个简单的概述步骤：

1. **包含必要的库**：例如 TensorFlow lite 的 C API 或者第三方库如 OpenCV 的机器学习模块。

#include <tensorflow/lite/c/c_api.h>
#include <opencv2/objdetect.hpp>

2. **加载模型**：从磁盘或其他资源读取预训练的 .tflite 文件。

TfLiteModel* model = ...; // 加载模型实例
TfLiteInterpreter* interpreter = ...; // 创建解释器

3. **设置输入数据**：准备图像数据，并按照模型所需的格式转换。
4. **运行前向传播**：通过 `TfLiteInterpreterInvoke` 函数执行计算图。
5. **获取结果**：解析并处理输出张量。

由于 C 语言对内存管理要求较高，实际编写会比这个更繁琐，涉及错误检查和内存分配等。如果你想深入了解，建议查阅对应的库文档或使用 Python 等有更高生产力的语言，然后通过 C 接口调用。