1樓：SMP66
2023年了，必須推薦一波後來出現的pytorch了。pytorch c++ api完全能滿足任意神經網路的設計，而且足夠簡單。比如我個人的開源分割專案就是基於pytorch cpp寫的。
2樓：
Python的Theano每次執行都會先產生C程式碼再編譯執行. 在Linux底下的話翻開資料夾 ~/.theano 就會看到一票相應的C程式碼, 抓出來用就好了
若還是想自己用C++寫的話
viennacl.sourceforge.net/ViennaCL封裝了OpenCL, CUDA, OpenMP三個後端涵蓋AMD GPU, CUDA, 多核CPU, 三個願望一次滿足, 效率還略勝MKL等
3樓：Chong Peng
C++矩陣運算庫推薦Eigen。
關於這個問題很全的回答，來自[StatckExchange](linear algebra)
以及OpenCV，Eigen，Armadillo的效能比較。OpenCV vs. Armadillo vs.
Eigen on Linux 如果矩陣乘法做的比較多的話，Eigen比較合適。
UPDATE：
有朋友提議說Eigen的效率不高，這裡是官網的BenchmarkBenchmark - Eigen
單執行緒比較基本上跟MKL還是有的一拼的。
4樓：雲捲花開
_(:з」∠)_第乙個是用C++對blas和lapack的封裝，第二第三是blas，lapack的在CPU上的實現，第四個是在gpu上的實現……不是乙個層面上的東西……
請問用fpga實現神經網路加速用hls還是verilog好呢？
ALINX 一般情況應該用HLS算方便一些，你應該會找一些開源的演算法，比如yolo v3，然後用HLS轉換成FPGA可以執行的程式，你自己寫演算法的概率應該很低了，所以從轉換來說，應該用HLS比verilog方便很多。 史峰 可以考慮用Chisel https www.chisel lang.or...
一深度神經網路如果用zero initialized而不是random會怎樣？
類似於 大腦一片空白 吧。畢竟權重為零的話，第一次向前傳播的時候是沒有問題的，儘管結果是零。但是開始反向傳播的時候，loss function計算的誤差會無法更新的，僵住了。 sgd 到 mini batch gd 是為了提高計算速度，一定的資料量，單個array計算沒有matrix計算快。和引數初...
是否可以用深度學習，人工神經網路來實現可控核聚變？
用deep learning 解決 AGI，然後 AGI 解決一切問題。這個想法是 Tomaso，Poggio 的。不敢貪功，可恥的匿了。 現階段機器學習可以做到將輸入和輸出自動關聯，也就是說必須有資料才能學習資料的特徵。這意味著現階段機器沒有憑空的創造力。以後人工智慧發展了，也許會有聯想的能力和創...