C++への書き換えも一瞬　すごい！

#include <iostream>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <tensorflow/core/public/session.h>
#include <tensorflow/core/protobuf/meta_graph.pb.h>
#include <tensorflow/core/platform/env.h>

// CSVファイルを読み込む関数
std::vector<std::vector<float>> readCSV(const std::string& filename) {
    std::vector<std::vector<float>> data;
    std::ifstream file(filename);
    std::string line, cell;
    
    while (std::getline(file, line)) {
        std::vector<float> row;
        std::stringstream lineStream(line);
        while (std::getline(lineStream, cell, ',')) {
            row.push_back(std::stof(cell));
        }
        data.push_back(row);
    }
    return data;
}

// MinMaxScalerのような正規化関数
void minMaxScaler(std::vector<std::vector<float>>& data) {
    for (auto& row : data) {
        float min = *std::min_element(row.begin(), row.end());
        float max = *std::max_element(row.begin(), row.end());
        for (auto& val : row) {
            val = (val - min) / (max - min);
        }
    }
}

// LSTMモデルの定義と訓練
void trainModel(const std::vector<std::vector<float>>& data) {
    // TensorFlowセッションの初期化
    tensorflow::Session* session;
    tensorflow::SessionOptions session_options;
    TF_CHECK_OK(NewSession(session_options, &session));

    // グラフの読み込みとセッションの設定
    tensorflow::MetaGraphDef graph_def;
    TF_CHECK_OK(ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), "path/to/graph.pb", &graph_def));
    TF_CHECK_OK(session->Create(graph_def.graph_def()));

    // モデルの訓練（詳細なコードは省略）
    // ...
}

// 予測の実行
void predict(const std::vector<std::vector<float>>& data) {
    // 予測用のデータの準備と予測の実行（詳細なコードは省略）
    // ...
}

int main() {
    std::string filename = "lotto_data.csv";
    auto data = readCSV(filename);

    minMaxScaler(data);
    trainModel(data);
    predict(data);

    return 0;
}