Введение
Машинное обучение широко закодировано на Python. Это было бы хорошо для обучения, но мы должны сделать это быстрее для наших продуктов и интегрировать развернутые приложения. Для этой цели я решил предоставить учебники по этому вопросу. Я надеюсь, что эти руководства помогут инженерам и исследователям. Все коды доступны в репозитории Github. Если вы работаете над PyTorch, вы также можете проверить эту серию для PyTorch в c++.
Монтаж
Мы будем использовать библиотеку mlpack, которая является библиотекой машинного обучения на C++. Чтобы установить mlpack, вы можете выполнить следующие шаги.
Установить броненосец
sudo apt-get install liblapack-dev sudo apt-get install libblas-dev sudo apt-get install libboost-dev sudo apt-get install libarmadillo-dev
Установить энмаллен
git clone https://github.com/mlpack/ensmallen.git cd ensmallen mkdir build & cd build cmake .. sudo make install
Установить зерновые
sudo apt-get install libcereal-dev
Установить млпак
git clone https://github.com/mlpack/mlpack.git cd mlpack mkdir build && cd build cmake .. sudo make install
После этих шагов мы можем включить mlpack.hpp в код C++.
Заключение
В этом блоге я дал краткое введение в машинное обучение в серии C++ и дал шаги по установке mlpack. Мы узнаем, как реализовать/использовать алгоритмы машинного обучения на C++ в следующих блогах этой серии. Все коды доступны в репозитории Github.
