C++框架在机器学习和人工智能领域中的应用

// 使用 TensorFlow 训练图像分类模型
#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/core/platform/env.h"
#include "tensorflow/core/lib/io/path.h"

int main() {
  // 加载数据
  std::vector<tensorflow::Tensor> images, labels;
  tensorflow::Status status = ... // 加载图像和标签

  // 构建计算图
  tensorflow::GraphDef graph_def;
  tensorflow::Session session(tensorflow::Env::Default(), graph_def);

  // 训练模型
  for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
    status = session.Run({{"images", images[i]}, {"labels", labels[i]}},
                         {}, /* outputs */ {}, {});
  }

  // 保存模型
  tensorflow::SavedModelBundle bundle;
  status = session.Save(tensorflow::io::JoinPath("my_model", "saved_model"), &bundle);

  return status.ok() ? EXIT_SUCCESS : EXIT_FAILURE;
}

// 使用 PyTorch 训练自然语言处理模型
#include <torch/torch.h>

int main() {
  // 加载数据
  torch::data::datasets::MNIST train_dataset(torch::data::datasets::MNIST::root,
                                             torch::data::datasets::MNIST::train);
  auto train_loader = torch::data::make_data_loader(std::move(train_dataset), 64);

  // 构建模型
  torch::nn::Module model(torch::nn::Linear(28 * 28, 10));

  // 定义损失函数和优化器
  torch::nn::MSELoss loss_function;
  torch::optim::SGD optimizer(model->parameters(), 0.01);

  // 训练模型
  for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
    for (auto& batch : *train_loader) {
      auto data = batch.data.view({-1, 28 * 28});
      auto target = batch.target;

      optimizer.zero_grad();
      auto output = model->forward(data);
      auto loss = loss_function(output, target);
      loss.backward();
      optimizer.step();
    }
  }

  return 0;
}