tiny_dnn,这是一个比较小巧的框架,非常的轻量级，代码量很小，这个深度学习框架可以在多平台运行，而且不依赖任何的库，只需要导入头文件，就可以应用，是新人上手的不可多得的好项目。其实tiny dnn已经提供了minist类型的数据读入函数以及opencv格式的数据读入函数，但是相信大家都有自己不一样的需求。博主既是这样，需要的数据是0-1区间浮点小数，并且是需要向量转矩阵那种，不想使用原代码中的读入函数来调整自己的数据，原因有三，第一，麻烦，第二，我怕麻烦，第三，我还没想好。好，话不多说，我们直入主题。
tiny dnn其实是把每一张图片拉成一个向量，比如，一张32X32的向量，拉成1024长度的一行向量，如果是100张图像，就拉成100个1024的向量。数据的格式按照代码作者给的vec_t与label_t,看起来好像C++里面没有这样的变量，我觉得你说的对，的确没有，为此，博主经过实地考察（主要是看了下代码），其实就是，
其实就是32位浮点型与无符号整型，所以只需要按照这个要求来就行了。
