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项目简介
本项目是基于AntDnn库实现的神经网络推理库。AntDnn是用于机器学习网络前向计算的C++库，不依赖特定库，便于嵌入多数程序、系统及嵌入式设备。项目主要利用AntDnn库进行神经网络的卷积计算，涵盖训练与推理阶段。
项目的主要特性和功能
- 独立性：不依赖外部库，易集成到各类系统。
- 高效性：支持多种神经网络层，如卷积层（Conv2D）、全连接层（Dense）、激活函数层（ReLU、Softmax）等，可高效处理大规模数据集。
- 灵活性：支持自定义张量操作，包括张量的创建、卷积、激活函数、池化等。
- 兼容性：支持从Keras模型转换到AntDnn格式，方便模型的训练和推理。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保已安装C++编译器和必要的开发工具。
2. 下载源码
从项目仓库下载源码文件。
3. 编译AntDnn库
进入项目根目录，执行以下命令编译AntDnn库：
bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make
4. 准备数据和模型
- 使用Keras训练模型，并保存模型权重。
- 使用提供的Python脚本将Keras模型转换为AntDnn格式。
5. 运行推理
编写C++代码加载转换后的模型进行推理计算。示例代码如下：
```c++
Tensor in_ts, out_ts;
vector
Conv2D(in_ts, out_ts, tsvec[0], tsvec[1], PADDING_SAME); activation_relu(out_ts); Conv2D(out_ts, out_ts, tsvec[2], tsvec[3]); activation_relu(out_ts); MaxPooling2D(out_ts, out_ts, 2, 2);
Conv2D(out_ts, out_ts, tsvec[4], tsvec[5], PADDING_SAME); activation_relu(out_ts); Conv2D(out_ts, out_ts, tsvec[6], tsvec[7]); activation_relu(out_ts); MaxPooling2D(out_ts, out_ts, 2, 2);
flatten(out_ts); Dense(out_ts, out_ts, tsvec[8], tsvec[9]); activation_relu(out_ts); Dense(out_ts, out_ts, tsvec[10], tsvec[11]); activation_softmax(out_ts); ```
6. 运行测试
运行单元测试以确保AntDnn库的功能和性能符合预期。
bash
cd unit_test
./test_tensor
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】