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kelleral99467 6a2767fa71 NeuralNetzworkTests Fertig 2025-11-24 12:39:13 +01:00
kelleral99467 dd542429c9 Test 4 2025-11-24 12:36:57 +01:00
kelleral99467 fa26fbfb39 Vollständige Version 2025-11-24 12:07:46 +01:00
kelleral99467 4658bbafea Test 2025-11-24 12:06:02 +01:00
kelleral99467 98d18ae6ba test 3 2025-11-24 12:05:22 +01:00
kelleral99467 66a9212093 Test 3 2025-11-24 12:04:45 +01:00
kelleral99467 d096780389 Test 2 2025-11-24 12:02:29 +01:00
kelleral99467 3581f434c4 test 2 2025-11-24 12:01:53 +01:00
kelleral99467 7b4cac83c5 Test 1 2025-11-24 12:01:11 +01:00
kelleral99467 f2dc978764 fixed some typos 2025-11-24 12:00:25 +01:00
kelleral99467 c04202725b Version 2, Variable ausgeklammert 2025-11-24 11:53:27 +01:00
kelleral99467 c9fa2ed07d Vollständige Versionen 2025-11-24 11:51:45 +01:00
kelleral99467 ae761afb00 Version 1; prepare Funktion geschrieben 2025-11-23 19:00:55 +01:00
kelleral99467 b8510c82da Base code 2025-11-20 14:10:56 +01:00
kelleral99467 7b9a1d8f07 Hilfsfunktion und Clearseries erstellt 2025-11-19 16:53:36 +01:00
kelleral99467 4486fbd82e Hilfsfunktion und clearSeries geschrieben 2025-11-19 16:49:05 +01:00
kelleral99467 2f30c2d030 Test 2025-11-12 09:23:41 +01:00
4 changed files with 197 additions and 47 deletions
+5
View File
@@ -0,0 +1,5 @@
{
"files.associations": {
"unity.h": "c"
}
}
+80 -2
View File
@@ -6,17 +6,95 @@
#define BUFFER_SIZE 100 #define BUFFER_SIZE 100
#define FILE_HEADER_STRING "__info2_image_file_format__" #define FILE_HEADER_STRING "__info2_image_file_format__"
// TODO Implementieren Sie geeignete Hilfsfunktionen für das Lesen der Bildserie aus einer Datei
// TODO Vervollständigen Sie die Funktion readImages unter Benutzung Ihrer Hilfsfunktionen // TODO Vervollständigen Sie die Funktion readImages unter Benutzung Ihrer Hilfsfunktionen
GrayScaleImageSeries *readImages(const char *path) GrayScaleImageSeries *readImages(const char *path)
{ {
GrayScaleImageSeries *series = NULL; // Initialisiert einen Zeiger zur struct und reserviert Speicherplatz
GrayScaleImageSeries *series = malloc(sizeof(GrayScaleImageSeries));
if(series == NULL){
printf("Es ist nicht genügend Speicher übrig");
return NULL;
}
FILE * data = fopen(path, "rb");
if (data == NULL){
printf("Die Datei konnte nicht gelesen werden");
return NULL;
}
// Überprüfung, ob die Datei einen Header hat
char header[BUFFER_SIZE];
fread(header, strlen(FILE_HEADER_STRING), 1, data);
header[strlen(FILE_HEADER_STRING)] ='\0';
if(strncmp(header, FILE_HEADER_STRING, strlen(FILE_HEADER_STRING) )!= 0){
printf("Die Datei hat keinen Header");
fclose(data);
return NULL;
}
//liest die Anzahl der Bilder aus
fread(&series->count, sizeof(unsigned short),1, data);
series->images = malloc(series->count * sizeof(GrayScaleImage));
if (series->images == NULL){
printf("Es ist nicht genügend Speicher übrig");
fclose(data);
return NULL;
}
//liest die Höhe und Breite der Bilder aus
unsigned short height = 0, width = 0;
fread(&width, sizeof(unsigned short), 1, data);
fread(&height, sizeof(unsigned short), 1, data);
//reserviert Speicher für die Labels, die aber erst nach jedem Bild eingelesen werden
series->labels = malloc(sizeof(unsigned char) * series->count);
if (series->labels == NULL){
printf("Es ist nicht genügend Speicher übrig");
free(series->images);
fclose(data);
return NULL;
}
//liest jedes Bild einzeln aus und speichert es in images
for(int counter_picture = 0 ; counter_picture < series->count; counter_picture++){
// für jedes Bild muss vorher eine Größe festgelegt werden, die jedoch in diesem Fall immer gleich ist
series->images[counter_picture].width = width;
series->images[counter_picture].height =height;
unsigned int size_picture = height * width;
//reservieren des Speichers für Buffer, der die einzelnen Pixels speichert
series->images[counter_picture].buffer = malloc(size_picture* sizeof(GrayScalePixelType));
if (series->images[counter_picture].buffer == NULL){
printf("Es ist nicht genügend Speicher übrig");
free(series->images);
free(series);
fclose(data);
return NULL;
}
//einlesen der einzelnen Pixel in buffer
for(int counter_pixels = 0; counter_pixels < size_picture; counter_pixels++){
fread(&series->images[counter_picture].buffer[counter_pixels], sizeof(unsigned char), 1, data);
}
//einlesen der Labels
fread(&series->labels[counter_picture], sizeof(unsigned char), 1, data);
}
fclose(data);
return series; return series;
} }
// TODO Vervollständigen Sie die Funktion clearSeries, welche eine Bildserie vollständig aus dem Speicher freigibt // TODO Vervollständigen Sie die Funktion clearSeries, welche eine Bildserie vollständig aus dem Speicher freigibt
void clearSeries(GrayScaleImageSeries *series) void clearSeries(GrayScaleImageSeries *series)
{ {
//erst den Speicherplatz der Pixel freigeben
for(int number= 0; number < series->count; number++){
free(series->images[number].buffer);
}
// dann die Bilder freigeben
free(series-> images);
free(series);
} }
+59 -37
View File
@@ -6,20 +6,18 @@
Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols) Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols)
{ {
Matrix matrix = {NULL, 0, 0};
Matrix m = {NULL, rows, cols}; // Wahrscheinlich in Programm bereits enthalten; if (rows == 0 || cols == 0)
return matrix; //gibt leere Matrix zurück
if (rows > 0 && cols > 0) matrix.buffer = (MatrixType *)calloc(rows * cols, sizeof(MatrixType));
{ if (matrix.buffer == NULL) //auf verfügbaren Speicherplatz prüfen
m.buffer = (MatrixType *)calloc(rows * cols, sizeof(MatrixType)); return matrix;
if (m.buffer == NULL)
{
m.rows = 0;
m.cols = 0;
}
}
return m; matrix.rows = rows;
matrix.cols = cols;
return matrix; //Matrix zurückgeben
} }
void clearMatrix(Matrix *matrix) void clearMatrix(Matrix *matrix)
@@ -27,18 +25,18 @@ void clearMatrix(Matrix *matrix)
if (matrix != NULL) if (matrix != NULL)
{ {
free(matrix->buffer); free(matrix->buffer); //Speicherplatz bereinigen
matrix->buffer = NULL; matrix->buffer = NULL; //Werte auf 0 setzen
matrix->rows = 0; matrix->rows = 0;
matrix->cols = 0; matrix->cols = 0;
} }
} }
void setMatrixAt(MatrixType value, Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx) void setMatrixAt(MatrixType value, Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
// Matrix matrix zu Matrix *matrix, empfehlung
{ {
if (rowIdx < matrix.rows && colIdx < matrix.cols && matrix.buffer != NULL) if (rowIdx < matrix.rows && colIdx < matrix.cols && matrix.buffer != NULL) //Prüft ob Zugriff möglich
matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx] = value; matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx] = value;
//schreibt 2D element in 1D Liste: Element_Reihe*Matrix_Spalten + Element_Spalte
} }
MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx) MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
@@ -49,53 +47,77 @@ MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int co
} }
// TODO: Funktionen implementieren // TODO: Funktionen implementieren
Matrix add(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2) Matrix add(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
{ {
// test, if two matrix has exact size // immer Probe, gleiche Zeilen der Matrizen
// "Elementweise Addition": Probe, ob matrix gleiche größe hat
if (matrix1.rows != matrix2.rows || matrix1.cols != matrix2.cols) if (matrix1.rows == matrix2.rows && matrix1.cols == matrix2.cols)
return createMatrix(0, 0); {
Matrix result_add = createMatrix(matrix1.rows, matrix1.cols); Matrix result_add = createMatrix(matrix1.rows, matrix1.cols);
for (int r = 0; r < matrix1.rows; r++) for (int r = 0; r < matrix1.rows; r++)
{ {
for (int c = 0; c < matrix1.cols; c++) for (int c = 0; c < matrix1.cols; c++)
{ {
// TODO: matrix_add initialisieren // first version: matrix_add[r][c] = matrix1[r][c] + matrix2[r][c]
// matrix_add[r][c] = matrix1[r][c] + matrix2[r][c]
MatrixType sum = getMatrixAt(matrix1, r, c) + getMatrixAt(matrix2, r, c); MatrixType sum = getMatrixAt(matrix1, r, c) + getMatrixAt(matrix2, r, c);
setMatrixAt(sum, result_add, r, c); // evtl re setMatrixAt(sum, result_add, r, c);
} }
} }
return result_add; return result_add;
}
// "Broadcasting": matrix1 hat 1 Spalte
if (matrix1.rows == matrix2.rows && matrix1.cols == 1)
{
Matrix result_add = createMatrix(matrix1.rows, matrix2.cols);
for (int r = 0; r < matrix1.rows; r++)
{
for (int c = 0; c < matrix2.cols; c++)
{
MatrixType sum = getMatrixAt(matrix2, r, c) + getMatrixAt(matrix1, r, 0);
setMatrixAt(sum, result_add, r, c);
}
}
return result_add;
}
// "Broadcasting": matrix2 hat 1 Spalte
if (matrix1.rows == matrix2.rows && matrix2.cols == 1)
{
Matrix result_add = createMatrix(matrix1.rows, matrix1.cols);
for (int r = 0; r < matrix1.rows; r++)
{
for (int c = 0; c < matrix1.cols; c++)
{
MatrixType sum = getMatrixAt(matrix1, r, c) + getMatrixAt(matrix2, r, 0);
setMatrixAt(sum, result_add, r, c);
}
}
return result_add;
}
return createMatrix(0, 0);
} }
Matrix multiply(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2) Matrix multiply(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
{ {
// Needed: rows/Zeilen, collums/Spalten
MatrixType buffer_add; MatrixType buffer_add;
// Probe ob Spalten1 = Zeilen2
if (matrix1.cols != matrix2.rows) if (!matrix1.buffer || !matrix2.buffer) // Probe ob leere Matrize vorliegt
return createMatrix(0, 0);
if (matrix1.cols != matrix2.rows) // Probe ob Spalten1 = Zeilen2
return createMatrix(0, 0); return createMatrix(0, 0);
Matrix result_mul = createMatrix(matrix1.rows, matrix2.cols); // "" Matrix result_mul = createMatrix(matrix1.rows, matrix2.cols);
for (int index = 0; index < matrix1.rows; index++) for (unsigned int index = 0; index < matrix1.rows; index++)
{ {
for (int shift = 0; shift < matrix2.cols; shift++) for (unsigned int shift = 0; shift < matrix2.cols; shift++)
{ {
buffer_add = 0; buffer_add = 0;
for (int skalar = 0; skalar < matrix1.cols; skalar++) for (unsigned int skalar = 0; skalar < matrix1.cols; skalar++)
// TODO: matrix_add initialisieren
{ {
// buffer_add += matrix1[index][skalar]*matrix2[skalar][index];
buffer_add += getMatrixAt(matrix1, index, skalar) * getMatrixAt(matrix2, skalar, shift); buffer_add += getMatrixAt(matrix1, index, skalar) * getMatrixAt(matrix2, skalar, shift);
} }
// matrix_mul[index][shift] = buffer_add; setMatrixAt(buffer_add, result_mul, index, shift);
setMatrixAt(buffer_add, result_mul, index, shift); // result als Pointer, also mit &result
} }
} }
return result_mul; return result_mul;
+46 -1
View File
@@ -8,7 +8,52 @@
static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn) static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
{ {
// TODO // TODO : Fehlerbehandlung
// Öffne die Datei zum Schreiben im Binärmodus
FILE *file = fopen(path, "wb");
if (!file) return;
// Schreibe den Datei-Tag
const char *tag = "__info2_neural_network_file_format__";
fwrite(tag, 1, strlen(tag), file);
// Überprüfe, ob Layer vorhanden sind
if (nn.numberOfLayers == 0)
{
fclose(file);
return;
}
// Schreibe die Eingabe- und Ausgabegrößen des Netzwerks
int input = nn.layers[0].weights.cols;
int output = nn.layers[0].weights.rows;
fwrite(&input, sizeof(int), 1, file);
fwrite(&output, sizeof(int), 1, file);
// Schreibe die Layer-Daten
for (int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
{
const Layer *layer = &nn.layers[i];
int out = layer->weights.rows;
int in = layer->weights.cols;
fwrite(layer->weights.buffer, sizeof(MatrixType), out * in, file);
fwrite(layer->biases.buffer, sizeof(MatrixType), out * 1, file);
if (i + 1 < nn.numberOfLayers)
{
int nextOut = nn.layers[i + 1].weights.rows;
fwrite(&nextOut, sizeof(int), 1, file);
}
}
fclose(file);
} }
void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void) void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)