基于CNN的垃圾分类C语言代码示例 - C语言垃圾分类算法实现

#include <stdio.h>\n#include <stdlib.h>\n\n// 定义CNN模型的结构\ntypedef struct {\n float weights[3][3][1][32];\n float biases[32];\n float weights_fc[5408][128];\n float biases_fc[128];\n float weights_output[128][6];\n float biases_output[6];\n} CNNModel;\n\n// 加载CNN模型的权重和偏置\nvoid load_model(CNNModel* model) {\n // 加载权重和偏置的代码\n // ...\n}\n\n// 定义卷积层的前向传播函数\nvoid conv_forward(float input[32][32][1], float output[30][30][32], float weights[3][3][1][32], float biases[32]) {\n // 卷积层的前向传播逻辑\n // ...\n}\n\n// 定义池化层的前向传播函数\nvoid pool_forward(float input[30][30][32], float output[15][15][32]) {\n // 池化层的前向传播逻辑\n // ...\n}\n\n// 定义全连接层的前向传播函数\nvoid fc_forward(float input[5408], float output[128], float weights[5408][128], float biases[128]) {\n // 全连接层的前向传播逻辑\n // ...\n}\n\n// 定义输出层的前向传播函数\nvoid output_forward(float input[128], float output[6], float weights[128][6], float biases[6]) {\n // 输出层的前向传播逻辑\n // ...\n}\n\n// 将输入图像进行预处理，转换成CNN模型需要的格式\nvoid preprocess_input(float input_image[32][32][1], float processed_input[32][32][1]) {\n // 预处理输入图像的逻辑\n // ...\n}\n\n// 进行垃圾分类预测\nint predict(float input_image[32][32][1], CNNModel model) {\n float processed_input[32][32][1];\n preprocess_input(input_image, processed_input);\n\n float conv_output[30][30][32];\n conv_forward(processed_input, conv_output, model.weights, model.biases);\n\n float pool_output[15][15][32];\n pool_forward(conv_output, pool_output);\n\n float flattened_input[5408];\n flatten(pool_output, flattened_input);\n\n float fc_output[128];\n fc_forward(flattened_input, fc_output, model.weights_fc, model.biases_fc);\n\n float output[6];\n output_forward(fc_output, output, model.weights_output, model.biases_output);\n\n int max_index = 0;\n float max_value = output[0];\n for (int i = 1; i < 6; i++) {\n if (output[i] > max_value) {\n max_value = output[i];\n max_index = i;\n }\n }\n\n return max_index;\n}\n\nint main() {\n CNNModel model;\n load_model(&model);\n\n // 示例输入图像，实际应替换为需要分类的图像数据\n float input_image[32][32][1] = { /* 图像数据 */ };\n\n int predicted_class = predict(input_image, model);\n printf("Predicted class: %d\n", predicted_class);\n\n return 0;\n}\n\n请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体的CNN模型结构和数据预处理方式进行修改。加载模型权重和偏置的代码、卷积层、池化层和全连接层的前向传播逻辑、图像预处理和展平输入等函数的实现也需要根据具体的需求进行编写。