fann_run 함수는 FANN 라이브러리의 주요 함수 중 하나로, 신경망 모델을 실행하는 데 사용됩니다. 이 함수는 입력 데이터를 모델에 통과시키고, 모델이 예측한 출력을 반환합니다.
입력 데이터를 준비하고, 모델을 초기화하는 과정을 이해해야 합니다.
1. 입력 데이터를 준비합니다. 입력 데이터는 float 타입의 배열로 구성되어야 하며, 모델의 입력 노드 수와 동일한 크기를 가져야 합니다.
2. 모델을 초기화합니다. 모델 초기화는 FANN 라이브러리의 다른 함수인 fann_create() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이 함수는 신경망 모델을 생성하고 초기화합니다.
3. 초기화된 모델을 fann_run 함수에 전달합니다. fann_run 함수는 입력 데이터를 모델에 통과시키고, 모델이 예측한 출력을 반환합니다.
fann_run 함수의 반환값은 float 타입의 배열로 구성되어 있으며, 모델이 예측한 출력 노드 수와 동일한 크기를 가져야 합니다. 반환값은 모델이 예측한 출력 값을 나타냅니다.
예를 들어, 다음 코드는 fann_run 함수를 사용하여 신경망 모델을 실행하는 방법을 보여줍니다.
#hostingforum.kr
c
#include
int main() {
// 입력 데이터를 준비합니다.
float input[] = {1.0, 2.0, 3.0};
// 모델을 초기화합니다.
struct fann *model = fann_create();
fann_type *weights = fann_save_to_fixed(model);
fann_type *output = fann_run(model, input);
// 모델이 예측한 출력 값을 출력합니다.
for (int i = 0; i < fann_get_num_outputs(model); i++) {
printf("%f ", output[i]);
}
// 모델을 해제합니다.
fann_destroy(model);
return 0;
}
이 코드는 입력 데이터를 준비하고, 모델을 초기화한 후, fann_run 함수를 사용하여 모델을 실행합니다. 모델이 예측한 출력 값을 출력하고, 모델을 해제합니다.
2025-06-26 04:22