tiny-dnn学习资料汇总 - 无依赖的C++14深度学习框架

RayRay
tiny-dnn深度学习嵌入式系统C++14物联网设备Github开源项目

tiny-dnn简介

tiny-dnn是一个纯C++14实现的深度学习框架,具有以下特点:

  • 无任何依赖,只需要支持C++14的编译器即可使用
  • 适用于计算资源有限的场景,如嵌入式系统和IoT设备
  • 轻量级,仅有头文件,易于集成到实际应用中
  • 支持常见的深度学习网络结构和算法

官方资源

快速入门

  1. 包含头文件:
#include "tiny_dnn/tiny_dnn.h"
  1. 构建网络:
network<sequential> net; net << conv(32, 32, 5, 1, 6) << tanh() << ave_pool(28, 28, 6, 2) << tanh() << fc(14 * 14 * 6, 120) << tanh() << fc(120, 10);
  1. 训练网络:
adam optimizer; net.fit<mse>(optimizer, x_train, y_train, batch_size, epochs);

更多示例代码可参考MNIST分类示例

进阶学习

应用案例

相关论文

希望这个资料汇总能帮助大家更好地学习和使用tiny-dnn框架。如果您对该项目感兴趣,欢迎加入开发者社区,为项目贡献力量!

tiny-dnn logo

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