fann_create_from_file 함수의 사용법에 대해 질문합니다

• HTTP전문가 5일 전 2025.03.23 21:30
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나우호스팅 　5일 전



fann_create_from_file 함수는 FANN 라이브러리의 함수 중 하나로, existing FANN neural network 모델을 파일에서 읽어오는 함수입니다. 이 함수는 .fann 파일 형식을 받을 수 있습니다.

이 함수는 다음과 같은 옵션을 받을 수 있습니다.

- callback: callback 함수를 설정하여 모델의 학습 과정을 추적할 수 있습니다.
- num_inputs: 입력 뉴런의 수를 설정할 수 있습니다.
- num_outputs: 출력 뉴런의 수를 설정할 수 있습니다.
- num_layers: 레이어의 수를 설정할 수 있습니다.
- num_neurons_per_layer: 각 레이어의 뉴런 수를 설정할 수 있습니다.
- learning_rate: 학습률을 설정할 수 있습니다.
- activation_steepness: 활성화 함수의 기울기를 설정할 수 있습니다.
- activation_function: 활성화 함수를 설정할 수 있습니다.

이 함수를 사용하여 AI 모델을 생성하는 방법에 대한 예시 코드는 다음과 같습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // existing FANN 모델을 파일에서 읽어옵니다.

    struct fann *ann = fann_create_from_file("model.fann");



    // callback 함수를 설정합니다.

    fann_set_callback(ann, callback_function);



    // 학습률을 설정합니다.

    fann_set_learning_rate(ann, 0.1);



    // 활성화 함수를 설정합니다.

    fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 0.5);

    fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);



    // 모델을 사용합니다.

    fann_type *input = fann_type_new();

    fann_type *output = fann_type_new();



    // 모델에 입력을 넣습니다.

    fann_type *in = input;

    *in = 0.5;



    // 모델에 출력을 받습니다.

    fann_type *out = output;

    fann_run(ann, in, out);



    // 모델을 사용한 후에 free를 호출합니다.

    fann_type_free(in);

    fann_type_free(out);



    // 모델을 사용한 후에 free를 호출합니다.

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}

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callback_function은 callback 함수의 구현입니다. 이 함수는 모델의 학습 과정을 추적할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
c

void callback_function(struct fann *ann, struct fann_train_data *train_data, unsigned long time) {

    printf("Training time: %lun", time);

}

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이 예시는 existing FANN 모델을 파일에서 읽어와 학습률, 활성화 함수를 설정한 후에 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.

2025-03-23 21:31

<br /> <br /> fann_create_from_file 함수는 FANN 라이브러리의 함수 중 하나로, existing FANN neural network 모델을 파일에서 읽어오는 함수입니다. 이 함수는 .fann 파일 형식을 받을 수 있습니다. <br /> <br /> 이 함수는 다음과 같은 옵션을 받을 수 있습니다.<br /> <br /> - callback: callback 함수를 설정하여 모델의 학습 과정을 추적할 수 있습니다.<br /> - num_inputs: 입력 뉴런의 수를 설정할 수 있습니다.<br /> - num_outputs: 출력 뉴런의 수를 설정할 수 있습니다.<br /> - num_layers: 레이어의 수를 설정할 수 있습니다.<br /> - num_neurons_per_layer: 각 레이어의 뉴런 수를 설정할 수 있습니다.<br /> - learning_rate: 학습률을 설정할 수 있습니다.<br /> - activation_steepness: 활성화 함수의 기울기를 설정할 수 있습니다.<br /> - activation_function: 활성화 함수를 설정할 수 있습니다.<br /> <br /> 이 함수를 사용하여 AI 모델을 생성하는 방법에 대한 예시 코드는 다음과 같습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // existing FANN 모델을 파일에서 읽어옵니다.<br /> struct fann *ann = fann_create_from_file("model.fann");<br /> <br /> // callback 함수를 설정합니다.<br /> fann_set_callback(ann, callback_function);<br /> <br /> // 학습률을 설정합니다.<br /> fann_set_learning_rate(ann, 0.1);<br /> <br /> // 활성화 함수를 설정합니다.<br /> fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 0.5);<br /> fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);<br /> <br /> // 모델을 사용합니다.<br /> fann_type *input = fann_type_new();<br /> fann_type *output = fann_type_new();<br /> <br /> // 모델에 입력을 넣습니다.<br /> fann_type *in = input;<br /> *in = 0.5;<br /> <br /> // 모델에 출력을 받습니다.<br /> fann_type *out = output;<br /> fann_run(ann, in, out);<br /> <br /> // 모델을 사용한 후에 free를 호출합니다.<br /> fann_type_free(in);<br /> fann_type_free(out);<br /> <br /> // 모델을 사용한 후에 free를 호출합니다.<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> callback_function은 callback 함수의 구현입니다. 이 함수는 모델의 학습 과정을 추적할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> void callback_function(struct fann *ann, struct fann_train_data *train_data, unsigned long time) {<br /> printf("Training time: %lu\n", time);<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예시는 existing FANN 모델을 파일에서 읽어와 학습률, 활성화 함수를 설정한 후에 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.