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Moritz Mueller 2025-11-27 13:33:10 +00:00
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neuralNetworkTests.c
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@ -8,38 +8,46 @@
static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn) static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
{ {
FILE *file = fopen(path, "wb"); FILE *file = fopen(path, "wb"); //Datei öffnen im write binary modus
if (!file) { if (!file) //wenn fopen 0 zurück gibt
{
fprintf(stderr, "Fehler: Datei konnte nicht geöffnet werden.\n"); fprintf(stderr, "Fehler: Datei konnte nicht geöffnet werden.\n");
return; return;
} }
// Header schreiben // Header schreiben
const char *header = "__info2_neural_network_file_format__"; const char *header = "__info2_neural_network_file_format__";
fwrite(header, sizeof(char), strlen(header), file); fwrite(header, sizeof(char), strlen(header), file); // Zeiger auf Daten, größe des ElementsChar (1 byte),
//länge des Stings ohen \0, Zieldatei
// Erste Dimension: Input der ersten Schicht // Erste Dimension: Input-Dimension der ersten Schicht (Anzahl der Eingangsneuronen)Anzahl Spalten
unsigned int inputDim = nn.layers[0].weights.cols; unsigned int inputDim = nn.layers[0].weights.cols;
// Speichert die Input-Dimension in die Datei
fwrite(&inputDim, sizeof(unsigned int), 1, file); fwrite(&inputDim, sizeof(unsigned int), 1, file);
// Für jede Schicht // Für jede Schicht im Netzwerk
for (int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++) { for (int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
Layer layer = nn.layers[i]; {
Layer layer = nn.layers[i]; // Zugriff auf die aktuelle Schicht
// Output-Dimension // Output-Dimension: Anzahl der Neuronen in dieser Schicht (Anzahl Zeilen der Gewichtsmatrix)
unsigned int outputDim = layer.weights.rows; unsigned int outputDim = layer.weights.rows;
// Speichert die Output-Dimension in die Datei
fwrite(&outputDim, sizeof(unsigned int), 1, file); fwrite(&outputDim, sizeof(unsigned int), 1, file);
// Weights // Speichert die Gewichtsmatrix der Schicht in die Datei
// Anzahl der Elemente = rows * cols, Typ = MatrixType
fwrite(layer.weights.buffer, sizeof(MatrixType), fwrite(layer.weights.buffer, sizeof(MatrixType),
layer.weights.rows * layer.weights.cols, file); layer.weights.rows * layer.weights.cols, file);
// Biases // Speichert die Bias-Werte der Schicht in die Datei
// Anzahl der Elemente = rows * cols (meist rows x 1), Typ = MatrixType
fwrite(layer.biases.buffer, sizeof(MatrixType), fwrite(layer.biases.buffer, sizeof(MatrixType),
layer.biases.rows * layer.biases.cols, file); layer.biases.rows * layer.biases.cols, file);
} }
fclose(file); // Schließt die Datei nach dem Schreiben
fclose(file);
} }
void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void) void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)