RNN.cpp

基于纯 C++ 标准库，无需第三方库依赖的 RNN 训练与推理框架，适合学习与实验用途。

如何编译本项目

1. 项目中使用到了部分 C++26 特性，需要支持 C++26 标准 的 C++编译器 (例如 gcc 16.1.0, clang 22.1.2)

2. Clone 本项目

   git clone --depth 1 https://github.com/SyrieYume/RNN.cpp
   cd RNN.cpp

3. 执行下面的编译指令

   # 如果编译器是clang
   clang++ -std=c++26 rnn_infer.cpp -o rnn_infer.exe -O3 -ffast-math
   clang++ -std=c++26 rnn_train.cpp -o rnn_train.exe -O3 -march=native -ffast-math -fopenmp
   
   # 如果编译器是gcc
   g++ -std=c++26 rnn_infer.cpp -o rnn_infer.exe -O3 -ffast-math --static
   g++ -std=c++26 rnn_train.cpp -o rnn_train.exe -O3 -march=native -ffast-math -fopenmp --static

模型训练

1. 训练数据必须是 UTF-8 编码的文本文件

2. 执行下面的指令

   ./rnn_train.exe 训练集.txt -o model.bin

模型推理

执行下面的指令

./rnn_infer.exe model.bin --temperature 0.85 --top-p 0.9 --max-tokens 128

注意

Windows 平台使用 LLVM-MSVC (LLVM官方Windows版本) 编译生成的程序，在性能上可能存在问题，目前在我的测试环境中，性能仅有 gcc 和 LLVM-MinGW 的 30%