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Start_Windows/makefile

@@ -39,8 +39,8 @@ mnistVisualization.o: mnistVisualization.c
 matrixTests: matrix.o matrixTests.c
 	$(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runMatrixTests matrixTests.c matrix.o $(BINARIES)/libunity.a
 
-neuralNetworkTests: neuralNetwork.o neuralNetworkTests.c
+neuralNetworkTests: neuralNetwork.o matrix.o neuralNetworkTests.c
-	$(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runNeuralNetworkTests neuralNetworkTests.c neuralNetwork.o $(BINARIES)/libunity.a
+	$(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runNeuralNetworkTests neuralNetworkTests.c neuralNetwork.o matrix.o $(BINARIES)/libunity.a
 
 imageInputTests: imageInput.o imageInputTests.c
 	$(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runImageInputTests imageInputTests.c imageInput.o $(BINARIES)/libunity.a

Start_Windows/neuralNetwork.c

@@ -20,7 +20,7 @@ static void softmax(Matrix *matrix)
                 for(int rowIdx = 0; rowIdx < matrix->rows; rowIdx++)
                 {
                     MatrixType expValue = exp(getMatrixAt(*matrix, rowIdx, colIdx));
-                    setMatrixAt(expValue, *matrix, rowIdx, colIdx);
+                    setMatrixAt(expValue, matrix, rowIdx, colIdx);
                     colSums[colIdx] += expValue;
                 }
             }
@@ -30,7 +30,7 @@ static void softmax(Matrix *matrix)
                 for(int rowIdx = 0; rowIdx < matrix->rows; rowIdx++)
                 {
                     MatrixType normalizedValue = getMatrixAt(*matrix, rowIdx, colIdx) / colSums[colIdx];
-                    setMatrixAt(normalizedValue, *matrix, rowIdx, colIdx);
+                    setMatrixAt(normalizedValue, matrix, rowIdx, colIdx);
                 }
             }
             free(colSums);
@@ -182,7 +182,7 @@ static Matrix imageBatchToMatrixOfImageVectors(const GrayScaleImage images[], un
             {
                 for(int j = 0; j < images[i].width * images[i].height; j++)
                 {
-                    setMatrixAt((MatrixType)images[i].buffer[j], matrix, j, i);
+                    setMatrixAt((MatrixType)images[i].buffer[j], &matrix, j, i);
                 }
             }
         }

Start_Windows/neuralNetworkTests.c

@@ -23,49 +23,49 @@
 // 2) Stellen Sie sicher, dass alle Unittests erfolgreich durchlaufen.
 // make neuralNetworkTests && ./runNeuralNetworkTests
 
+
 static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
 {
-    // First Draft
-
-    // 1. Datei im binären Schreibmodus öffnen
     FILE *file = fopen(path, "wb");
     if (file == NULL) {
-        perror("Fehler beim Öffnen der Datei");
         return;
     }
 
-    // 2. Den Identifikations-Tag schreiben
+    // 1. Header schreiben
-    const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__";
+    const char *fileHeader = "__info2_neural_network_file_format__";
-    fwrite(fileTag, sizeof(char), strlen(fileTag), file);
+    fwrite(fileHeader, sizeof(char), strlen(fileHeader), file);
 
-    // 3. Die Anzahl der Schichten schreiben
+    // Prüfen ob Layer existieren
-    fwrite(&nn.numberOfLayers, sizeof(int), 1, file);
+    if (nn.numberOfLayers > 0)
+    {
+        // 2. Die Input-Dimension der ALLERERSTEN Schicht schreiben
+        // (Das sind die Spalten der Gewichtsmatrix der ersten Schicht)
+        int inputDim = nn.layers[0].weights.cols;
+        fwrite(&inputDim, sizeof(int), 1, file);
 
-    // 4. Schleife über alle Schichten, um deren Daten zu schreiben
+        // 3. Durch alle Schichten iterieren
-    for (int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++) {
+        for(int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
-        Layer currentLayer = nn.layers[i];
+        {
+            // Die Output-Dimension dieser Schicht schreiben (Zeilen der Gewichtsmatrix)
+            int outputDim = nn.layers[i].weights.rows;
+            fwrite(&outputDim, sizeof(int), 1, file);
 
-        // 4a. Daten der Gewichts-Matrix (weights) schreiben
+            // 4. Gewichte (Weights) schreiben (nur den Buffer, keine Dimensionen mehr!)
-        Matrix weights = currentLayer.weights;
+            // loadModel weiß durch inputDim und outputDim schon, wie groß die Matrix ist.
-        int weightElements = weights.rows * weights.cols;
+            int weightsCount = nn.layers[i].weights.rows * nn.layers[i].weights.cols;
+            fwrite(nn.layers[i].weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightsCount, file);
 
-        // Schreibe Dimensionen (Zeilen, Spalten)
+            // 5. Biases schreiben (nur den Buffer)
-        fwrite(&weights.rows, sizeof(int), 1, file);
+            int biasCount = nn.layers[i].biases.rows * nn.layers[i].biases.cols;
-        fwrite(&weights.cols, sizeof(int), 1, file);
+            fwrite(nn.layers[i].biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasCount, file);
-        // Schreibe den Daten-Buffer (die eigentlichen Zahlen)
-        fwrite(weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightElements, file);
-
-        // 4b. Daten der Bias-Matrix (biases) schreiben
-        Matrix biases = currentLayer.biases;
-        int biasElements = biases.rows * biases.cols;
-
-        // Schreibe Dimensionen (Zeilen, Spalten)
-        fwrite(&biases.rows, sizeof(int), 1, file);
-        fwrite(&biases.cols, sizeof(int), 1, file);
-        // Schreibe den Daten-Buffer
-        fwrite(biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasElements, file);
         }
-    // 5. Datei schließen
+    }
+
+    // 6. Eine 0 schreiben, um das Ende der Dimensionen zu signalisieren
+    // (loadModel bricht die while-Schleife ab, wenn readDimension 0 liefert)
+    int stopMark = 0;
+    fwrite(&stopMark, sizeof(int), 1, file);
+
     fclose(file);
 }