一个异常暴躁、巨LOW的卷积神经网络c++实现
它只能推理没有训练过程，优化巨烂，仅支持CPU
只是利用vector实现了tensor的一些基本操作、任意kernel的2d卷积（甚至没有padding）、relu、fc（也是转化成2d卷积实现）
实现了一个LENET5的Demo，用pytorch预先训练了权重文件，直接顺序存在wb.in中，然后递归读入，图片用Opencv读入
一张$28 \times 28$的手写数字图片要算好久，大概四五秒
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Lychee-acaca/lowb_cnn
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一个cnn的lowb c++实现，没有优化，什么也没有，实现了LENET5
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