KANN：轻量级神经网络C库使用教程-优快云博客

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KANN：轻量级神经网络C库使用教程

kann A lightweight C library for artificial neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/kann

1. 项目介绍

KANN（A Lightweight C Library for Artificial Neural Networks）是一个用C语言编写的轻量级神经网络库。它支持构建和训练小型到中型的神经网络，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括LSTM和GRU。KANN实现了基于图的逆向自动微分，允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/代价的拓扑复杂神经网络。与主流的深度学习框架如TensorFlow相比，KANN的可扩展性不强，但在灵活性上相近，且代码库更小，只依赖标准的C库。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中安装了GCC编译器。以下是获取源代码并编译的步骤：

git clone https://github.com/attractivechaos/kann.git
cd kann
make

编译完成后，可以在examples目录中找到一些可执行示例。

安装示例

如果你想使用OpenBLAS库来加速矩阵乘法，可以在make命令中添加CBLAS=/path/to/openblas参数。

make CBLAS=/path/to/openblas

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个使用KANN库的简单案例，它训练一个模型来计算一个整数中“1”位的数量（即popcount）。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include "kann.h"

int main(void) {
    int i, k, n_samples = 30000, n_err = 0, max_k;
    float *x1;
    kad_node_t *t;
    kann_t *ann;

    // 构建一个包含一个隐藏层的MLP
    t = kann_layer_input(max_bit);
    t = kad_relu(kann_layer_dense(t, 64));
    t = kann_layer_cost(t, max_bit + 1, KANN_C_CEM);
    ann = kann_new(t, 0);

    // 生成训练数据
    float **x = (float **)calloc(n_samples, sizeof(float *));
    float **y = (float **)calloc(n_samples, sizeof(float *));
    // ...数据生成和训练代码...

    // 预测
    x1 = (float *)calloc(max_bit, sizeof(float));
    for (i = n_err = 0; i < n_samples; ++i) {
        // ...数据生成和预测代码...
    }

    fprintf(stderr, "Test error rate: %.2f%%\n", 100.0 * n_err / n_samples);
    kann_delete(ann);
    // TODO: 释放x, y和x1
    return 0;
}

在这个案例中，你需要自己生成训练数据并填充到x和y数组中，然后调用kann_train_fnn1函数来训练模型。预测阶段，你使用kann_apply1函数来获取模型的输出。