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Reviewed-on: #2

matrix.c

@@ -2,8 +2,9 @@
 #include <string.h>
 #include "matrix.h"
 
-// TODO Matrix-Funktionen implementieren
-
+//Erstellt eine mit Nullen gefuellte Matrix, wenn genug Speicherplatz vorhanden ist und ein out-of-bounds-error durch unpassende Spalten oder Zeilen verhindert werden kann.
+//Gibt die erstellte Matrix als Matrix-Objekt zurueck, also als eine Kopie der erstellten Matrix.
+//@Param: rows gibt die Anzahl der Zeilen der neuen Matrix an, cols gibt die Anzahl der Spalten an
 Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols)
 {
     if(rows && cols){
@@ -32,7 +33,8 @@ Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols)
     return matrix;
 }
 
-
+//Loescht die uebergebene Matrix vollstaendig aus dem Speicher.
+//@Param: *matrix Gibt den Zeiger auf die zu loeschende Matrix wieder. Dadurch wird nicht nur eine Kopie geloescht, sondern tatsaechlich die Matrix.
 void clearMatrix(Matrix *matrix)
 {
   free(matrix->buffer);
@@ -41,11 +43,19 @@ void clearMatrix(Matrix *matrix)
   matrix->cols = 0;
 }
 
+//Setzt den Wert einer Matrix an einer bestimmten Stelle im Array.
+//@Param: value gibt den einzufuegenden Wert an, matrix die Matrix, deren Wert geandert oder gesetzt werden soll,
+// rowIdx die Anzahl der Zeilen, die im Speicher uebersprungen werden soll, um in die gewunschte Zeile zu kommen,
+// collIdx die Nummer der Spalte, die geandert werden soll
 void setMatrixAt(MatrixType value, Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
 {
     matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx] = value;
 }
 
+//Gibt den Wert einer Matrix an einer bestimmten Stelle im Array zurueck.
+//@Param: value gibt den einzufuegenden Wert an, matrix die Matrix, deren Wert geandert oder gesetzt werden soll,
+//rowIdx die Anzahl der Zeilen, die im Speicher uebersprungen werden soll, um in die gewunschte Zeile zu kommen,
+// collIdx die Nummer der Spalte, die gelesen werden soll
 MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
 {
   if(rowIdx >= matrix.rows || colIdx >= matrix.cols){
@@ -54,6 +64,11 @@ MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int co
   return matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx];
 }
 
+//Addiert zwei Matrizen miteinander oder broadcastet die eine Matrix mit einem Vektor.
+//Ueberpueft, ob broadcasting moeglich ist. Wenn nicht, werden die Matrizen addiert. Prueft zusaetzlich, ob Matrizenaddition moeglich ist.
+//Ist Broadcasting moeglich, wird die broadcasting-Methode aufgerufen.
+//Gibt addierte Matrix zurueck, nachdem diese in der Funktion erstellt wurde.
+//@param: matrix1 und matrix2 sind die Matrizen, deren Spalten und Zeilen ueberprueft werden und von denen moeglicherweise einer ein Vektor ist fuer das Broadcasting.
 Matrix add(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
 {
     int rows1 = rows(matrix1);
@@ -91,6 +106,9 @@ Matrix add(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
     }
 }
 
+//Gibt die Matrix zurueck, die nach dem Broadcasting entstanden ist.
+//Addiert einen Vektor zu einer Matrix, sodass jede Zelle der Matrix mit der Koordinate des Vektors addiert wird.
+//@param: vektor ist die einspaltige Matrix, deren Koordinaten auf die Matrix addiert werden, matrix ist die Matrix, zu der der Vektor addiert wird.
 Matrix broadcasting(const Matrix vektor, const Matrix matrix)
   {
       int rowsM = rows(matrix);
@@ -109,6 +127,8 @@ Matrix broadcasting(const Matrix vektor, const Matrix matrix)
       return result;
   }
 
+//Prueft, ob Multiplikation zweier Matrizen moeglich ist und gibt fuer den Fall, dass es moeglich ist, eine neue Matrix mit den Ergebnissen zurueck.
+//@param: matrix1 und matrix2 geben die Matrizen an, die miteinander multipliziert werden sollen
 Matrix multiply(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
 {
      int rows1 = rows(matrix1);
@@ -142,11 +162,15 @@ Matrix multiply(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
      return createMatrix(0,0);
 }
 
+//Gibt die Strukturvariable rows einer Matrix zurueck
+//@param: matrix gibt an, von welcher Matrix die Strukturvariable uebergeben werden soll
 int rows(const Matrix matrix)
 {
    return matrix.rows;
 }
 
+//Gibt die Strukturvariable cols einer Matrix zurueck
+//@param: matrix gibt an, von welcher Matrix die Strukturvariable uebergeben werden soll
 int cols(const Matrix matrix)
 {
   return matrix.cols;

matrix.h

@@ -10,7 +10,7 @@ typedef struct{
   unsigned int rows;
   unsigned int cols;
   MatrixType *buffer; //Data wird in einem eindimensionalen Array gespeichert (Spalten und Reihen liegen ja im Speicher hintereinannder)
-  } Matrix;
+} Matrix;
 
 
 Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols);

neuralNetwork.c

@@ -170,7 +170,7 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path)
 
 static Matrix imageBatchToMatrixOfImageVectors(const GrayScaleImage images[], unsigned int count)
 {
-    Matrix matrix = {NULL, 0, 0};
+    Matrix matrix = {0,0, NULL};
 
     if(count > 0 && images != NULL)
     {

neuralNetwork.h

@@ -1,6 +1,8 @@
 #ifndef NEURALNETWORK_H
 #define NEURALNETWORK_H
 
+#define FILE_HEADER_STRING "__info2_neural_network_file_format__"
+
 #include "imageInput.h"
 #include "matrix.h"
 

neuralNetworkTests.c

@@ -6,11 +6,44 @@
 #include "neuralNetwork.h"
 
 
+//Testdatei schreiben
 static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
 {
-    // TODO
+// Datei öffnen
+FILE *file = fopen(path, "wb");
+if (file == NULL)
+return;
+
+// Header schreiben
+const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__";
+fwrite(fileTag, 1, strlen(fileTag), file);
+
+// input Dimension schreiben
+int inputDim = nn.layers[0].weights.cols;
+fwrite(&inputDim, sizeof(int), 1, file);
+
+// für weiter Layer nur output Dimension schreiben
+for (unsigned int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
+{
+    int outputDim = nn.layers[i].weights.rows;
+    fwrite(&outputDim, sizeof(int), 1, file);
+
+    int weightCount = nn.layers[i].weights.rows * nn.layers[i].weights.cols;
+    fwrite(nn.layers[i].weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightCount, file);
+
+    int biasesCount = nn.layers[i].biases.rows * nn.layers[i].biases.cols;
+    fwrite(nn.layers[i].biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasesCount, file);
 }
 
+// Ende: loadModel liest 0 ein
+int fileEnd = 0;
+fwrite(&fileEnd, sizeof(int), 1, file);
+
+// Datei schließen
+fclose(file);
+}
+
+
 void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)
 {
     const char *path = "some__nn_test_file.info2";