Habe meine neuralNetworkTests.c überarbeitet. Hatte das Speichern der

Layer falsch in Zeilen und Spalten statt fertige Werte. 8 Tests laufen
jetzt alle ohne fails durch.

Startcode/neuralNetworkTests.c

@@ -18,33 +18,44 @@ static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
     }
 
     /*---Indifikationstag an den Anfang schreiben---*/
-    const char *fileTag = "info2_neural_network_file_format";       //Der Text der laut Angabe am Anfang der Datei stehen muss
+    const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__";       //Der Text der laut Angabe am Anfang der Datei stehen muss
     fwrite(fileTag, sizeof(char), strlen(fileTag), file);               //Schreibbefehl mit Parametern (Vorgegebener Text soll geschrieben werden (Adresse), Größe eines Buchstaben, Länge des Textes, Zielort "file")
 
-    /*---Anzahl der Layer speichern---*/
-    fwrite(&nn.numberOfLayers, sizeof(int), 1, file);      //Schreibbefehl mit Parametern (Die Adresse von "nn.numberOfLayers" soll geschrieben werden, eine ganze Zahl als "int" wird abgespeichert, es wird genau eine solche Zahl geschrieben, Zielort "file")
+    if(nn.numberOfLayers > 0)       //Daten schreiben nur starten, wenn das Netz Layers besitzt
+    {
+        /*---Erste Eingabe-Dimension schreiben---*/
+        unsigned int inputDim = nn.layers[0].weights.cols;      //Speichere den Wert des ersten Layers in "inputDim"
+        fwrite(&inputDim, sizeof(int), 1, file);                //Schreibe 4 Bytes aus den Wert der Adresse "inputDim" als ganze Zahl in die Datei "file"
 
         /*---Schleife für jeden Layer um Gewichte und Bias zu speichern---*/
         for(int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)      //Schleife von 0 bis Anzahl der Layer
         {
             Layer layer = nn.layers[i];     //Benutzt aktuellen Layer mit Nummer "i" und benutzt Hilfsvariable "layer"
 
-        /*---Weights speichern---*/
-        fwrite(&layer.weights.rows, sizeof(int), 1, file);       //Schreibbefehl mit Parametern mit (Anzahl Zeilen Weights (Adresse), eine ganze Zahl als "int" abspeichern, es wird genau eine solche Zahl gespeichert, Zielort "file") --> Speichert ab, wie viele Zeilen Gewichts-Tabelle hat
-        fwrite(&layer.weights.cols, sizeof(int), 1, file);       //Schreibbefehl mit Parametern mit (Anzahl Spalten Weights (Adresse), eine ganze Zahl als "int" abspeichern, es wird genau eine solche Zahl gespeichert, Zielort "file") --> Speichert ab, wie viele Spalten Gewichts-Tabelle hat
+            /*---Output-Dimension dieses Layers schreiben---*/
+            unsigned int outputDim = layer.weights.rows;        //Speichere die Anzahl der Zeilen in "outputDim"
+            fwrite(&outputDim, sizeof(int), 1, file);           //Schreibe 4 Bytes den Wert der Adresse "outputDim" als ganze Zahl in die Datei "file"
 
+            /*---Weights Buffer speichern---*/
             int weightCount = layer.weights.rows * layer.weights.cols;                  //Berechnet die Gesamtzahl der Zahlen in der Weight Tabelle
+            fwrite(layer.weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightCount, file);        //Schreibe den Wert der Adresse "layer.weights.buffer" als Typ von "MatrixType" mit der Anzahl von "weightCount" in die Datei "file" --> Speichert alle eigentlichen Zahlenwerte der Weights auf einmal in die Datei. Buffer ist bereits intern ein Zeiger, deswegen kein "&"
 
-        fwrite(layer.weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightCount, file);        //Schreibbefehl mit Parametern mit (Weight Buffer (Adresse), eine ganze Zahl in "MatrixType" abspeichern, es wird der zuvor berechnete Wert gespeichert, Zielort "file") --> Speichert alle eigentlichen Zahlenwerte der Weights auf einmal in die Datei. Buffer ist bereits intern ein Zeiger, deswegen kein "&"
-
-
-        /*---Bias speichern---*/
-        fwrite(&layer.biases.rows, sizeof(int), 1, file);       //Schreibbefehl mit Parametern mit (Anzahl Zeilen Bias (Adresse), eine ganze Zahl als "int" abspeichern, es wird genau eine solche Zahl gespeichert, Zielort "file") --> Speichert ab, wie viele Zeilen Bias-Tabelle hat
-        fwrite(&layer.biases.cols, sizeof(int), 1, file);       //Schreibbefehl mit Parametern mit (Anzahl Spalten Bias (Adresse), eine ganze Zahl als "int" abspeichern, es wird genau eine solche Zahl gespeichert, Zielort "file") --> Speichert ab, wie viele Spalten Bias-Tabelle hat
-
+            /*---Bias Buffer speichern---*/
             int biasCount = layer.biases.rows * layer.biases.cols;                  //Berechnet die Gesamtzahl der Zahlen in der Bias Tabelle
+            fwrite(layer.biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasCount, file);       //Schreibe den Wert der Adresse "layer.biases.buffer" als Typ von "MatrixType" mit der Anzahl von "biasCount" in die Datei "file" --> Speichert alle eigentlichen Zahlenwerte der Weights auf einmal in die Datei. Buffer ist bereits intern ein Zeiger, deswegen kein "&"
+        }
 
-        fwrite(layer.biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasCount, file);       //Schreibbefehl mit Parametern mit (Bias Buffer (Adresse), eine ganze Zahl in "MatrixType" abspeichern, es wird der zuvor berechnete Wert gespeichert, Zielort "file") --> Speichert alle eigentlichen Zahlenwerte der Weights auf einmal in die Datei. Buffer ist bereits intern ein Zeiger, deswegen kein "&"
+        /*---Schreiben aller Layers beenden---*/
+        unsigned int terminator = 0;                    //Speichere den Wert 0 in "terminator"
+        fwrite(&terminator, sizeof(int), 1, file);      //Schreibe den Wert der Adresse "terminator" im Binärformat in die Datei "file"
+    }
+
+    else
+    {
+        /*---Fehlerhafte Layer---*/
+        unsigned int zero = 0;                      //Speichere den Wert 0 in "zero"
+        fwrite(&zero, sizeof(int), 1, file);        //0 als inputDimension
+        fwrite(&zero, sizeof(int), 1, file);        //0 als outputDimension
     }
 
     /*---Datei wieder schließen---*/
@@ -193,7 +204,7 @@ void test_loadModelFailsOnWrongFileTag(void)
 
     if(file != NULL)
     {
-        const char *fileTag = "info2_neural_network_file_format";
+        const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__";
 
         fwrite(fileTag, sizeof(char), strlen(fileTag), file);