卷积神经网络C++代码

由于卷积神经网络的代码比较复杂，无法在这里一一展示，以下是一个简单的卷积神经网络代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入和输出
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 3])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

# 定义卷积层
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

# 定义另一个卷积层
conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding='same', activation=tf.nn.relu)
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)

# 定义全连接层
pool2_flat = tf.reshape(pool2, [-1, 8 * 8 * 64])
dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense, rate=0.4)

# 定义输出层
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

# 定义评估指标
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

这段代码定义了一个包含两个卷积层、一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络。我们可以通过调整参数和添加更多层来优化模型的性能。同时，我们可以使用TensorFlow的高级API来简化代码的编写。