C++ PyTorch怎样实现神经网络

在C++中实现神经网络可以使用PyTorch C++ API。以下是一个简单的示例：

#include 

// 定义一个简单的神经网络模型
struct Net : torch::nn::Module {
  Net() {
    // 定义网络层
    fc1 = register_module("fc1", torch::nn::Linear(784, 128));
    fc2 = register_module("fc2", torch::nn::Linear(128, 10));
  }

  // 前向传播函数
  torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
    x = torch::relu(fc1(x));
    x = fc2(x);
    return x;
  }

  // 定义网络层
  torch::nn::Linear fc1{nullptr}, fc2{nullptr};
};

int main() {
  // 创建神经网络模型
  Net model;

  // 创建输入数据
  torch::Tensor input = torch::randn({1, 784});

  // 前向传播
  torch::Tensor output = model.forward(input);

  // 打印输出
  std::cout << output << std::endl;

  return 0;
}

在这个示例中，首先定义了一个简单的神经网络模型Net，模型包含两个全连接层。然后在主函数中创建了模型实例，定义了输入数据，进行前向传播并打印输出。

需要注意的是，为了使用PyTorch C++ API，你需要在编译时链接PyTorch C++库，并且安装正确的依赖项。更多关于PyTorch C++ API的信息可以参考PyTorch官方文档。