fann_num_input_train_data()

返回训练数据集中每个输入样本的输入数量

首字母：F

函数名: fann_num_input_train_data()
适用版本: FANN >= 1.1.0

函数说明: 返回训练数据集中每个输入样本的输入数量。

用法示例:

在上面的示例中，首先我们创建了一个包含2个输入层、2个隐藏层和1个输出层的标准神经网络。然后我们通过fann_read_train_from_file()函数从文件中加载了训练数据。接着，我们使用fann_num_input_train_data()函数获取训练数据集中每个输入样本的输入数量，并将其存储在$numInputs变量中。最后，我们输出每个输入样本的输入数量。请确保在最后销毁神经网络和训练数据，以释放资源。

同首字母函数

FANNConnection::getFromNeuron() 获取与神经连接相关联的源神经元的索引 FANNConnection::getToNeuron() 获取连接的目标神经元的索引 FANNConnection::getWeight() 检索人工神经网络中连接的权重值。它不需要参数 FANNConnection::setWeight() 设置FANN神经网络中连接的权重 FANNConnection::__construct() FANN（Fast Artificial Neural Network）扩展版本 1.0.0 或更高版本 fann_cascadetrain_on_data() 使用级联训练算法对神经网络进行训练 fann_cascadetrain_on_file() 使用级联训练算法对神经网络进行训练的函数 fann_clear_scaling_params() 清除神经网络资源（ann）的缩放参数 fann_create_from_file() 从文件中加载一个已保存的反向传播神经网络模型，并返回该模型的句柄 fann_copy() 复制一个FANN（Fast Artificial Neural Network）神经网络对象到另一个新的对象 fann_create_shortcut_array() 创建一个具有快速连接的神经网络 fann_create_sparse() 创建一个具有给定层数和神经元数量的基于稀疏连接的神经网络