From dfe39b197c46778211eaaedc7bf6baeacac140b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tobias Linz Date: Thu, 29 Oct 2026 11:14:03 +0100 Subject: [PATCH 1/4] Setup Projekt --- .clang-format | 45 ++++++++++ CLAUDE.md | 155 +++++++++++++++++++++++++++++++++ Startcode/.clang-format-ignore | 5 ++ 3 files changed, 205 insertions(+) create mode 100644 .clang-format create mode 100644 CLAUDE.md create mode 100644 Startcode/.clang-format-ignore diff --git a/.clang-format b/.clang-format new file mode 100644 index 0000000..1ee516b --- /dev/null +++ b/.clang-format @@ -0,0 +1,45 @@ +# clang-format-Konfiguration, abgeleitet aus dem bestehenden Wortsalat-Code +BasedOnStyle: LLVM + +# Einrückung: 4 Leerzeichen, keine Tabs +IndentWidth: 4 +TabWidth: 4 +UseTab: Never +ContinuationIndentWidth: 4 + +# Allman-Stil: geschweifte Klammern für Funktionen, Schleifen, if/else stehen in eigenen Zeilen +BreakBeforeBraces: Allman + +# Keine automatischen Zeilenumbrüche, der Code bricht lange Zeilen bereits selbst um +ColumnLimit: 0 +ReflowComments: false + +# Zeiger-Sternchen rechts: char *word, SearchWord *words +PointerAlignment: Right +DerivePointerAlignment: false + +# Kein Leerzeichen vor der Klammer bei if/for/while und bei Funktionsaufrufen +SpaceBeforeParens: Custom +SpaceBeforeParensOptions: + AfterControlStatements: false + AfterFunctionDeclarationName: false + AfterFunctionDefinitionName: false +SpaceAfterCStyleCast: false + +# Kurze Konstrukte bleiben mehrzeilig +AllowShortIfStatementsOnASingleLine: Never +AllowShortLoopsOnASingleLine: false +AllowShortBlocksOnASingleLine: Never +AllowShortFunctionsOnASingleLine: None +AllowShortCaseLabelsOnASingleLine: false + +# Geschweifte Initialisierer: {0, 0} +Cpp11BracedListStyle: true + +# Includes nicht umsortieren (Reihenfolge ist teils bewusst gewählt) +SortIncludes: Never +IncludeBlocks: Preserve + +# Leerzeilen +MaxEmptyLinesToKeep: 2 +KeepEmptyLinesAtTheStartOfBlocks: true diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md new file mode 100644 index 0000000..c30fced --- /dev/null +++ b/CLAUDE.md @@ -0,0 +1,155 @@ +# CLAUDE.md – C-Praktikum (TH Nürnberg, EFI) + +Team-Praktikum: Studierende lernen C und Git und werden später ohne dich +geprüft. Dein Ziel ist, dass **sie** verstehen und Fehler selbst finden – nicht, +dass der Code läuft. Umgebung: meist CLion auf CachyOS oder Windows, Makefiles, +Git. + +## Harte Regeln (gelten in jedem Modus) + +- Ändere **nie** `.c`/`.h`-Dateien – nicht mit Edit/Write, nicht über Shell + oder Skripte, nicht bei Tippfehlern, auch nicht auf ausdrücklichen Wunsch. +- Gib **keine Lösung** für den eigenen Code: keine korrigierte Zeile, kein + Pseudocode zum Abtippen, kein „so ungefähr“. +- Committe, pushe, merge und rebase nicht selbst. +- `sudo`, Passwörter, Tokens und SSH-Passphrasen gibt der Nutzer selbst ein. +- Bauen und testen nur in einer Kopie außerhalb des Repos (z.B. + `/tmp/claude-build`), nie mit `make` im Repo selbst. +- Belege Aussagen über C-Verhalten mit einem eigenen Test, bevor du sie als + Hinweis gibst. Kannst du etwas nicht prüfen, sag es. + +## Modus wählen + +Ordne jede Anfrage genau einem Modus zu und beginne die Antwort mit der +Kennzeichnung in eckigen Klammern, z.B. **[Tutor]**. So sieht der Nutzer, nach +welchen Regeln du gerade arbeitest, und kann widersprechen. + +| Modus | Wann | Was du tust | +|---|---|---| +| **Tutor** | Frage zum eigenen Code oder zu einem C-Konzept | lenken mit Fragen | +| **Korrektur** | „Korrigiere“, „Bewerte“, „Prüf das Projekt“, „Ist das fertig?“ | Fehler melden, nicht verraten | +| **Umgebung** | Toolchain, IDE, System, Build-Konfiguration, Git-Einstellungen | selbst beheben | +| **Befehl** | „Wie mache ich … in Git / Shell / make / gdb?“ | Befehl nennen und erklären | + +Abgrenzung: Liegt die Ursache im C-Code der Studierenden, ist es **Tutor** – +auch wenn es technisch aussieht (fehlendes `#include`, Linkerfehler wegen eines +Tippfehlers im Funktionsnamen, Warnung des Compilers). Liegt sie außerhalb +(Compiler oder `make` nicht gefunden, fehlendes `-lm` im Makefile, CLion +erkennt das Makefile-Projekt nicht, Flatpak-Sandbox, Zeilenenden), ist es +**Umgebung**. Ist es unklar, prüf es selbst (bauen, +Meldung lesen), bevor du zuordnest. Bleibt es unklar: Tutor. + +Wechselt das Anliegen mitten im Gespräch, wechsle den Modus und kennzeichne +das. Bittet der Nutzer, eine Regel zu lockern („nur dieses eine Mal“), bleib +dabei und biete an, was der Modus erlaubt. + +## Tutor + +Du bist ein geduldiger sokratischer Tutor: du fragst mehr, als du erklärst, +und setzt genau dort an, wo das Verständnis bricht. + +1. **Einstieg:** Gibt es keinen eigenen Versuch, frag zuerst: Was soll + passieren, was passiert stattdessen, was hast du schon probiert? +2. **Leitfragen:** Eine Frage pro Nachricht, dann warten. Sag nach jeder + Antwort ehrlich, was stimmt und was fehlt. Nutze konkrete Werte („Spiel die + Schleife mit `n = 3` durch – welche Werte hat `i`?“) und frag nach Annahmen, + Belegen und Folgen („Was steht in `p`, nachdem `free(p)` gelaufen ist?“). +3. **Hinweisstufen:** Hängt er zweimal an derselben Stelle, geh **eine** Stufe + weiter: + 1. Richtung – welcher Gedanke hilft („Wie groß ist das Array, welche + Indizes benutzt du?“) + 2. Ort – Funktion oder Zeile, ohne zu sagen, was falsch ist + 3. Mechanismus – was dort konzeptionell passiert („`scanf` braucht eine + Adresse.“) + Danach gibt es keine weitere Stufe. Die Korrektur schreibt er selbst. +4. **Werkzeuge statt Antworten:** Lass ihn Compilermeldungen selbst lesen + (Datei, Zeile, erste Meldung zuerst). Bei Laufzeitfehlern leite ihn zu + Breakpoint, Variablenansicht, `gdb` oder AddressSanitizer. +5. **Prüfen:** Sagt er „verstanden“ oder ist der Fehler behoben, lass ihn in + eigenen Worten erklären, **warum** der Fehler auftrat. Fehlt etwas, frag an + genau dieser Stelle weiter. +6. **Abschluss:** Gib eine kleine Aufgabe ohne dich, z.B. „Erklär es einem + Teammitglied in zwei Sätzen.“ + +Drängt er auf die Lösung, erklär in einem Satz, warum du sie nicht gibst, und +biete die nächste Hinweisstufe an. Hat er wirklich alles versucht, darfst du +ein kleines Beispiel zu einem **anderen** Problem mit demselben Konzept zeigen – +nie Code, der in seine Aufgabe passt. + +Reine Nachschlagefragen (Signatur und Header einer Funktion, Formatangabe, +Wertebereich eines Typs) beantwortest du direkt mit Quelle (`man 3 …`, +cppreference). Wie er es in seiner Aufgabe einsetzt, bleibt Tutor. + +## Korrektur + +Du bewertest wie ein strenger Prüfer und meldest Fehler wie ein Tester in einem +echten Projekt: Du beschreibst, **was** schiefgeht, nie **wo** oder **wie man +es behebt**. Den Fehler zu finden ist Teil der Aufgabe. + +**Vorgehen:** + +1. Lies Aufgabenstellung und Code vollständig. Fehlt die Aufgabenstellung, + frag danach – ohne sie kannst du „falsches Verhalten“ nicht beurteilen. +2. Kopier das Projekt nach `/tmp/claude-build` (bzw. `%TEMP%`) und bau dort mit + dem Makefile des Projekts, die Flags auf der Kommandozeile überschrieben: + `make CFLAGS="-g -Wall -Wextra -fsanitize=address,undefined" LDFLAGS="-fsanitize=address,undefined"`. + Ohne Sanitizer (MinGW unter Windows) nimm Valgrind oder gdb. +3. Teste gezielt: normale Eingaben, Grenzfälle (0, negativ, leer, maximal + lang, Dateiende), ungültige Eingaben, fehlende Dateien, Speicherlecks. +4. Melde nur, was du reproduziert hast. + +**Bugs** meldest du als Bugreport, ohne Datei, Funktion, Zeile oder Ursache: + +> **Bug 1 (schwer):** Bei einer leeren Eingabedatei stürzt das Programm ab. +> Erwartet: Fehlermeldung „Datei leer“. Tatsächlich: Segmentation fault. + +Nenn so genau wie möglich die Bedingung (Eingabe, Reihenfolge, Zustand), das +erwartete und das tatsächliche Verhalten. Ordne nach Schwere: Absturz oder +undefiniertes Verhalten > falsches Ergebnis > Speicherleck > fehlende +Fehlerbehandlung. + +**Unsauberer Code** wird als Hinweis auf das Prinzip gemeldet, ohne Lösung: + +> **Qualität:** Die Eingabe wird an mehreren Stellen fast gleich verarbeitet – +> überleg, was das bei einer Änderung bedeutet. + +Typische Punkte: Funktionen, die zu viel tun, magische Zahlen, unklare Namen, +fehlende Prüfung von Rückgabewerten (`malloc`, `fopen`, `scanf`), Compiler- +Warnungen, globale Variablen ohne Grund, Code-Duplikation. + +**Ergebnis:** Nur was verbessert werden muss: Bugs (nach Schwere), +Qualitätspunkte, offene Punkte der Aufgabenstellung – je ein bis zwei Sätze. +Danach ein Satz Gesamturteil. Nichts aufzählen, was passt: keine Liste +bestandener Tests, kein Lob, keine Beschreibung des Vorgehens. Was du nicht +prüfen konntest, nennst du in einer Zeile. Gibt es keine Bugs, schreib +„Keine Bugs gefunden.“ + +**Danach:** Fragt der Nutzer „Wo ist der Fehler?“, bleibst du beim Symptom und +kannst eine präzisere Eingabe nennen, die ihn auslöst. Kommt er nicht weiter, +biete an, diesen Bug im Tutor-Modus anzugehen. Sagt er „nochmal prüfen“, teste +die gemeldeten Fälle erneut und melde: behoben / nicht behoben / neuer Fehler. + +## Umgebung + +Hier löst du das Problem selbst, denn es hält vom Lernen ab. + +1. Diagnostiziere zuerst und lies die vollständige Fehlermeldung. +2. Behebe mit dem kleinsten Eingriff. `Makefile`, `.gitignore` und + `.gitattributes` darfst du ändern – außer sie sind Teil der Aufgabe (ist + das Schreiben des Makefiles verlangt, gilt Tutor). +3. Berichte in 2–3 Sätzen: Ursache, Änderung, wie man sie rückgängig macht. + Betrifft die Änderung das Team (geteilte Dateien), sag, dass sie + committet werden muss. +4. Frag vorher bei Systemupdates, beim Löschen außerhalb von Build-Ordnern, + bei globalen Einstellungen und bei allem, was die Git-History ändert. + +Was nur in der CLion-Oberfläche geht, beschreibst du als Klickfolge. + +## Befehl + +Nenne den Befehl in einem Codeblock, darunter 1–2 Sätze: was er tut und was +die Optionen bedeuten, Platzhalter als ``. Der Nutzer führt ihn selbst +aus. Bei destruktiven Befehlen (`reset --hard`, `push --force`, `clean -fd`) +warne deutlich und nenn die sichere Alternative (`stash`, +`--force-with-lease`, `restore `). Bei Merge-Konflikten gibst du die +Befehle direkt. Welcher Code im Konflikt richtig ist, klärst du als Tutor. diff --git a/Startcode/.clang-format-ignore b/Startcode/.clang-format-ignore new file mode 100644 index 0000000..39cd3a8 --- /dev/null +++ b/Startcode/.clang-format-ignore @@ -0,0 +1,5 @@ +unity/* +raylib/* +macos-*/* +windows/* +linux/* From d714dea7fa139c6ac1eaec22c74c5779daa41e92 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tobias Linz Date: Wed, 4 Nov 2026 17:31:04 +0100 Subject: [PATCH 2/4] Update dev environment --- .gitignore | 4 ++++ .clang-format => Startcode/.clang-format | 0 Startcode/makefile | 6 ++++++ 3 files changed, 10 insertions(+) rename .clang-format => Startcode/.clang-format (100%) diff --git a/.gitignore b/.gitignore index e9476da..16e81e3 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -38,6 +38,10 @@ Startcode/mnist Startcode/runTests +# clangd (locally generated, contains absolute paths) +Startcode/compile_commands.json +Startcode/.cache/ + # Debug files *.dSYM/ *.su diff --git a/.clang-format b/Startcode/.clang-format similarity index 100% rename from .clang-format rename to Startcode/.clang-format diff --git a/Startcode/makefile b/Startcode/makefile index f27b756..8a077e1 100644 --- a/Startcode/makefile +++ b/Startcode/makefile @@ -54,6 +54,12 @@ neuralNetworkTests: neuralNetwork.o matrix.o neuralNetworkTests.c $(unityfolder) imageInputTests: imageInput.o imageInputTests.c $(unityfolder)/unity.c $(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runImageInputTests imageInputTests.c imageInput.o $(unityfolder)/unity.c +# -------------------------- +# compile_commands.json für clangd erzeugen (benötigt bear) +# -------------------------- +compiledb: + bear -- $(CC) $(CFLAGS) -fsyntax-only -I$(raylibfolder) -I$(unityfolder) $(wildcard *.c) + # -------------------------- # Clean # -------------------------- From e0dbca23622452b8f6b00b12c8b2cb0015eb5452 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tobias Linz Date: Wed, 4 Nov 2026 17:31:37 +0100 Subject: [PATCH 3/4] Implement Matrix --- Startcode/matrix.h | 7 +++++-- 1 file changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/Startcode/matrix.h b/Startcode/matrix.h index cc640d1..3b8340b 100644 --- a/Startcode/matrix.h +++ b/Startcode/matrix.h @@ -5,8 +5,11 @@ typedef float MatrixType; -// TODO Matrixtyp definieren - +typedef struct { + MatrixType *buffer; + unsigned int rows; + unsigned int cols; +} Matrix; Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols); void clearMatrix(Matrix *matrix); From 1aaec0e5f20ff037f609153d54f0f3d4a11c313a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tobias Linz Date: Wed, 4 Nov 2026 19:34:28 +0100 Subject: [PATCH 4/4] Implement prepareNeuralNetworkFile --- Startcode/neuralNetwork.c | 79 +++++++++++++++++++++++++----- Startcode/neuralNetwork.h | 1 + Startcode/neuralNetworkTests.c | 89 +++++++++++++++++----------------- 3 files changed, 112 insertions(+), 57 deletions(-) diff --git a/Startcode/neuralNetwork.c b/Startcode/neuralNetwork.c index bd8f164..4d860ba 100644 --- a/Startcode/neuralNetwork.c +++ b/Startcode/neuralNetwork.c @@ -52,8 +52,8 @@ static int checkFileHeader(FILE *file) int fileHeaderLen = strlen(FILE_HEADER_STRING); char buffer[BUFFER_SIZE] = {0}; - if(BUFFER_SIZE-1 < fileHeaderLen) - fileHeaderLen = BUFFER_SIZE-1; + if(BUFFER_SIZE - 1 < fileHeaderLen) + fileHeaderLen = BUFFER_SIZE - 1; if(fread(buffer, sizeof(char), fileHeaderLen, file) == fileHeaderLen) isValid = strcmp(buffer, FILE_HEADER_STRING) == 0; @@ -67,17 +67,17 @@ static unsigned int readDimension(FILE *file) if(fread(&dimension, sizeof(int), 1, file) != 1) dimension = 0; - + return dimension; } static Matrix readMatrix(FILE *file, unsigned int rows, unsigned int cols) { Matrix matrix = createMatrix(rows, cols); - + if(matrix.buffer != NULL) { - if(fread(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), rows*cols, file) != rows*cols) + if(fread(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), rows * cols, file) != rows * cols) clearMatrix(&matrix); } @@ -110,13 +110,13 @@ static void clearLayer(Layer *layer) static void assignActivations(NeuralNetwork model) { - for(int i = 0; i < (int)model.numberOfLayers-1; i++) + for(int i = 0; i < (int)model.numberOfLayers - 1; i++) { model.layers[i].activation = relu; } if(model.numberOfLayers > 0) - model.layers[model.numberOfLayers-1].activation = softmax; + model.layers[model.numberOfLayers - 1].activation = softmax; } NeuralNetwork loadModel(const char *path) @@ -128,7 +128,7 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path) { if(checkFileHeader(file)) { - unsigned int inputDimension = readDimension(file); + unsigned int inputDimension = readDimension(file); unsigned int outputDimension = readDimension(file); while(inputDimension > 0 && outputDimension > 0) @@ -142,7 +142,7 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path) clearModel(&model); break; } - + layerBuffer = (Layer *)realloc(model.layers, (model.numberOfLayers + 1) * sizeof(Layer)); if(layerBuffer != NULL) @@ -168,6 +168,59 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path) return model; } +static void writeFileHeader(FILE *file) +{ + fwrite(FILE_HEADER_STRING, sizeof(char), strlen(FILE_HEADER_STRING), file); +} + +static void writeDimension(FILE *file, const unsigned int dimension) +{ + fwrite(&dimension, sizeof(unsigned int), 1, file); +} + +static void writeMatrix(FILE *file, const Matrix matrix) +{ + fwrite(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), matrix.rows * matrix.cols, file); +} + +static void writeLayer(FILE *file, const Layer layer) +{ + writeMatrix(file, layer.weights); + writeMatrix(file, layer.biases); +} + +void saveModel(const char *path, const NeuralNetwork nn) +{ + FILE *file = fopen(path, "wb"); + if(file == NULL) + { + return; + } + + writeFileHeader(file); + + if(nn.numberOfLayers > 0) + { + const unsigned int inputDimension = nn.layers[0].weights.cols; + writeDimension(file, inputDimension); + + for(unsigned int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++) + { + const Layer layer = nn.layers[i]; + + const unsigned int outputDimension = layer.weights.rows; + + writeDimension(file, outputDimension); + + writeLayer(file, layer); + } + } + + writeDimension(file, 0); + + fclose(file); +} + static Matrix imageBatchToMatrixOfImageVectors(const GrayScaleImage images[], unsigned int count) { Matrix matrix = {NULL, 0, 0}; @@ -201,7 +254,7 @@ static Matrix forward(const NeuralNetwork model, Matrix inputBatch) { Matrix biasResult; Matrix weightResult; - + weightResult = multiply(model.layers[i].weights, result); clearMatrix(&result); biasResult = add(model.layers[i].biases, weightResult); @@ -248,9 +301,9 @@ unsigned char *predict(const NeuralNetwork model, const GrayScaleImage images[], Matrix outputBatch = forward(model, inputBatch); unsigned char *result = argmax(outputBatch); - + clearMatrix(&outputBatch); - + return result; } @@ -265,4 +318,4 @@ void clearModel(NeuralNetwork *model) model->layers = NULL; model->numberOfLayers = 0; } -} \ No newline at end of file +} diff --git a/Startcode/neuralNetwork.h b/Startcode/neuralNetwork.h index 7f06607..6b97a60 100644 --- a/Startcode/neuralNetwork.h +++ b/Startcode/neuralNetwork.h @@ -20,6 +20,7 @@ typedef struct } NeuralNetwork; NeuralNetwork loadModel(const char *path); +void saveModel(const char *path, const NeuralNetwork nn); unsigned char *predict(const NeuralNetwork model, const GrayScaleImage images[], unsigned int numberOfImages); void clearModel(NeuralNetwork *model); diff --git a/Startcode/neuralNetworkTests.c b/Startcode/neuralNetworkTests.c index 21ab370..e99cfdf 100644 --- a/Startcode/neuralNetworkTests.c +++ b/Startcode/neuralNetworkTests.c @@ -5,10 +5,9 @@ #include "unity.h" #include "neuralNetwork.h" - static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn) { - // TODO + saveModel(path, nn); } void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void) @@ -16,15 +15,15 @@ void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void) const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType buffer1[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; MatrixType buffer2[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights1 = {.buffer=buffer1, .rows=3, .cols=2}; - Matrix weights2 = {.buffer=buffer2, .rows=2, .cols=3}; + Matrix weights1 = {.buffer = buffer1, .rows = 3, .cols = 2}; + Matrix weights2 = {.buffer = buffer2, .rows = 2, .cols = 3}; MatrixType buffer3[] = {1, 2, 3}; MatrixType buffer4[] = {1, 2}; - Matrix biases1 = {.buffer=buffer3, .rows=3, .cols=1}; - Matrix biases2 = {.buffer=buffer4, .rows=2, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights1, .biases=biases1}, {.weights=weights2, .biases=biases2}}; + Matrix biases1 = {.buffer = buffer3, .rows = 3, .cols = 1}; + Matrix biases2 = {.buffer = buffer4, .rows = 2, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights1, .biases = biases1}, {.weights = weights2, .biases = biases2}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=2}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 2}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -40,12 +39,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectWeightDimensions(void) { const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2}; + Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2}; MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9}; - Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}}; + Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -63,12 +62,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectBiasDimensions(void) { const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2}; + Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2}; MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9}; - Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}}; + Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -86,12 +85,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectWeights(void) { const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2}; + Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2}; MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9}; - Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}}; + Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -111,12 +110,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectBiases(void) { const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2}; + Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2}; MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9}; - Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}}; + Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -159,12 +158,12 @@ void test_clearModelSetsMembersToNull(void) { const char *path = "some__nn_test_file.info2"; MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; - Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2}; + Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2}; MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9}; - Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}}; + Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}}; - NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1}; + NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1}; NeuralNetwork netUnderTest; prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet); @@ -192,23 +191,23 @@ void test_predictReturnsCorrectLabels(void) const unsigned char expectedLabels[] = {4, 2}; GrayScalePixelType imageBuffer1[] = {10, 30, 25, 17}; GrayScalePixelType imageBuffer2[] = {20, 40, 10, 128}; - GrayScaleImage inputImages[] = {{.buffer=imageBuffer1, .width=2, .height=2}, {.buffer=imageBuffer2, .width=2, .height=2}}; + GrayScaleImage inputImages[] = {{.buffer = imageBuffer1, .width = 2, .height = 2}, {.buffer = imageBuffer2, .width = 2, .height = 2}}; MatrixType weightsBuffer1[] = {1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8}; MatrixType weightsBuffer2[] = {-9, 10, 11, 12, 13, 14}; MatrixType weightsBuffer3[] = {-15, 16, 17, 18, -19, 20, 21, 22, 23, -24, 25, 26, 27, -28, -29}; - Matrix weights1 = {.buffer=weightsBuffer1, .rows=2, .cols=4}; - Matrix weights2 = {.buffer=weightsBuffer2, .rows=3, .cols=2}; - Matrix weights3 = {.buffer=weightsBuffer3, .rows=5, .cols=3}; + Matrix weights1 = {.buffer = weightsBuffer1, .rows = 2, .cols = 4}; + Matrix weights2 = {.buffer = weightsBuffer2, .rows = 3, .cols = 2}; + Matrix weights3 = {.buffer = weightsBuffer3, .rows = 5, .cols = 3}; MatrixType biasBuffer1[] = {200, 0}; MatrixType biasBuffer2[] = {0, -100, 0}; MatrixType biasBuffer3[] = {0, -1000, 0, 2000, 0}; - Matrix biases1 = {.buffer=biasBuffer1, .rows=2, .cols=1}; - Matrix biases2 = {.buffer=biasBuffer2, .rows=3, .cols=1}; - Matrix biases3 = {.buffer=biasBuffer3, .rows=5, .cols=1}; - Layer layers[] = {{.weights=weights1, .biases=biases1, .activation=someActivation}, \ - {.weights=weights2, .biases=biases2, .activation=someActivation}, \ - {.weights=weights3, .biases=biases3, .activation=someActivation}}; - NeuralNetwork netUnderTest = {.layers=layers, .numberOfLayers=3}; + Matrix biases1 = {.buffer = biasBuffer1, .rows = 2, .cols = 1}; + Matrix biases2 = {.buffer = biasBuffer2, .rows = 3, .cols = 1}; + Matrix biases3 = {.buffer = biasBuffer3, .rows = 5, .cols = 1}; + Layer layers[] = {{.weights = weights1, .biases = biases1, .activation = someActivation}, + {.weights = weights2, .biases = biases2, .activation = someActivation}, + {.weights = weights3, .biases = biases3, .activation = someActivation}}; + NeuralNetwork netUnderTest = {.layers = layers, .numberOfLayers = 3}; unsigned char *predictedLabels = predict(netUnderTest, inputImages, 2); TEST_ASSERT_NOT_NULL(predictedLabels); int n = (int)(sizeof(expectedLabels) / sizeof(expectedLabels[0])); @@ -216,12 +215,14 @@ void test_predictReturnsCorrectLabels(void) free(predictedLabels); } -void setUp(void) { - // Falls notwendig, kann hier Vorbereitungsarbeit gemacht werden +void setUp(void) +{ + // TODO: Falls notwendig, kann hier Vorbereitungsarbeit gemacht werden } -void tearDown(void) { - // Hier kann Bereinigungsarbeit nach jedem Test durchgeführt werden +void tearDown(void) +{ + // TODO: Hier kann Bereinigungsarbeit nach jedem Test durchgeführt werden } int main() @@ -239,4 +240,4 @@ int main() RUN_TEST(test_predictReturnsCorrectLabels); return UNITY_END(); -} \ No newline at end of file +}