tiny-dnn

tiny-dnn 是一个用 C++ 编写的深度学习框架，旨在提供高效、简单且易于使用的工具，以便开发者能够在各种平台上构建和训练神经网络。它特别适合嵌入式设备和资源受限的环境。

特点
轻量级：tiny-dnn 的设计目标是轻量化，适合在内存和计算能力有限的设备上运行。
易于使用：提供简单的 API，使得用户能够快速上手，构建和训练神经网络。
高效性：优化的实现使得其在处理速度和资源使用上表现良好。
跨平台支持：可以在多种平台上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS。
模块化设计：支持多种层和优化算法，用户可以根据需要灵活组合。

应用场景
嵌入式系统：适合在微控制器和其他资源有限的设备上进行深度学习应用。
移动设备：可以用于开发移动应用中的机器学习功能。
教育：作为学习和教学深度学习的工具，适合初学者和研究人员。
原型开发：快速构建和测试深度学习模型的原型。