c++ 卷积神经网络代码

在C++中实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），通常会利用深度学习框架如TensorFlow、Caffe或Darknet等提供的C++接口，因为这些库底层优化良好且功能齐全。不过，如果你想要从零开始编写，可以使用一些基本的数据结构和数学运算来构建CNN的基本组件，如卷积层(Conv Layer)、池化层(Pooling Layer)、激活函数(Activation Function)等。

下面是一个简化的卷积层的伪代码示例：

class ConvLayer {
public:
    // 构造函数
    ConvLayer(int in_channels, int out_channels, int kernel_size, int stride = 1);

    // 对输入张量应用卷积
    void forward(vector<vector<float>>& input);

private:
    // 卷积核（weights）
    vector<vector<vector<float>>> weights;
    // 偏置项(biases)
    vector<float> biases;
    // 卷积步长(stride) 和填充(padding)
    int stride, padding;
};

// 实现forward函数
void ConvLayer::forward(vector<vector<float>>& input) {
    int output_height = (input.height - kernel_size + 2 * padding) / stride + 1;
    int output_width = (input.width - kernel_size + 2 * padding) / stride + 1;

    for (int i = 0; i < output_height; ++i) {
        for (int j = 0; j < output_width; ++j) {
            // 遍历每个输出位置
            vector<float> output_patch(input[i*stride:i*stride+kernel_size,j*stride:j*stride+kernel_size]);
            // 计算卷积结果并累加偏置
            float sum = dot(weights, output_patch);
            biases[i*output_width+j] = sum;
        }
    }
}

// 简化的dot product计算
float dot(vector<float>& a, vector<float>& b) {
    return accumulate(a.begin(), a.end(), 0.f, [&](float acc, float val) {return acc + val * b[0];});
}

这只是一个基础的例子，实际的CNN实现还会包括激活函数（如ReLU）、权重初始化、批量归一化等步骤，并且在训练过程中涉及梯度计算和反向传播。