test.cpp是一份用于测试该库性能的代码，使用MINST对其进行测试。

<code class="language-c">   printf("===========\nMINST_READ\n===========\n");
   printf("--\nReading training images.\n");
   ImgArr train_img = read_Img("./MINST/train-images.idx3-ubyte");
   printf("Read training images finished.\n");
   printf("Training images data:\n");
   printf("%d images.\n",train_img->ImgNum);
   printf("--\nReading testing images.\n");
   printf("Size : %d*%d.\n",train_img->ImgPtr[0].c,train_img->ImgPtr[0].r);
   ImgArr test_img = read_Img("./MINST/t10k-images.idx3-ubyte");
   printf("Read testing images finished.\n");
   printf("Testing images data:\n");
   printf("%d images.\n",test_img->ImgNum);
   printf("Size : %d*%d.\n",test_img->ImgPtr[0].c,test_img->ImgPtr[0].r);

   printf("--\nReading training lables.\n");
   LabelArr train_label = read_Lable("./MINST/train-labels.idx1-ubyte");
   printf("Read training lables finished.\n");
   printf("Training lables data:\n");
   printf("%d lables.\n",train_label->LabelNum);
   printf("--\nReading testing lables.\n");
   LabelArr test_label = read_Lable("./MINST/t10k-labels.idx1-ubyte");
   printf("Read testing lables finished.\n");
   printf("Testing lables data:\n");
   printf("%d lables.\n",test_label->LabelNum);
</code>

这一段代码用于读取MINST数据集。

<code class="language-c">CNN.init();
</code>

该函数的作用是初始化卷积神经网络。

<code class="language-c">   for (int i=0;i<train_img->ImgNum;i++){
   	if ((i%25)==0){
   		printf("%d\n",i);
   	}
   	input_minst(train_img->ImgPtr[i]);
   	do {
   		CNN.train(train_label->LabelPtr[i].LabelData,0.0005,0.0005,0.0005);
   		CNN.calculate();
   	}while (sort(train_label->LabelPtr[i].LabelData)!=sort(CNN.FC_9.y));
   	
   }
</train_img-></code>

这是用于训练的代码，在该代码外加一层循环就可以改变训练次数。

<code class="language-c">   for (int i=0;i<test_img->ImgNum;i++){
   	input_minst(test_img->ImgPtr[i]);
   	CNN.calculate();
   	if (sort(test_label->LabelPtr[i].LabelData)!=sort(CNN.FC_9.y)){
   		right+=1;
   	}
   }
</test_img-></code>

该段代码用于计算正确率。

void input_minst(MinstImg input); 该函数将MINST数据输入到神经网络中；

int sort(float *data); 该函数用于计算输出数组中最大值的序号。

类

class tube;4维数组

class cube; 3维数组

class mat;2维数组

class array;1维数组

class Input_Layer;输入层

class Convolutional_Layer;卷积层

class Max_Pooling_Layer;最大池层

class Fully_Connected_Layer;全连接层

下面是一些层类共有的函数：

void init_1; 初始化阶段一，用于第一次初始化（必须在前一个层初始化阶段一后调用）

void init_2; 初始化阶段二，用于第二次初始化（必须在后一个层初始化阶段一后调用）

void calculate_y();计算输出值（在前一个层计算之后调用）

void calculate_dleta();计算\( \delta\)（原谅拼写错误。）（在后一个层计算之后调用）

void change_weight(float eta);改变权值（\(\eta\)必须指定）

引用 小俊:
纯CPU单线程运算？

引用 acmilan:
其实用OpenGL 4.3以后版本也能调GPU运算，用GL_COMPUTE_SHADER→_→

引用 Cirno:
。。。。当初就是贝尔实验室想用OpenGL实现神经网络，发现搞不定，找NVIDIA要技术支持，NVIDIA也觉得蛋疼，才推出cuda

引用 acmilan:
貌似咱们说的opengl根本不是一个版本，4.3和compute shader是2012才出来的，cuda是2007就出来了→_→