kleine Änderung

Reviewed-on: freudenreichan/info2Praktikum-NeuronalesNetz#3

imageInput.c

@@ -6,17 +6,149 @@
 #define BUFFER_SIZE 100
 #define FILE_HEADER_STRING "__info2_image_file_format__"
 
-// TODO Implementieren Sie geeignete Hilfsfunktionen für das Lesen der Bildserie aus einer Datei
+// Hilfsfunktion: File Header überprüfen
-// Test
+static int checkFileHeader(FILE* f) {
-// TODO Vervollständigen Sie die Funktion readImages unter Benutzung Ihrer Hilfsfunktionen
+    char buffer[BUFFER_SIZE]; 
+    size_t len = strlen(FILE_HEADER_STRING);
+    
+    if (fread(buffer, 1, len, f) != len) {
+        return -1; // Fehler beim Lesen
+    }
+    
+    buffer[len] = '\0';
+    return strcmp(buffer, FILE_HEADER_STRING) == 0 ? 0 : -1;
+}
+
+// Hilfsfunktion: Metadaten lesen (Anzahl, Breite, Höhe)
+static int readImageMeta(FILE* f, unsigned short* count, unsigned short* width, unsigned short* height) {
+    if (fread(count, sizeof(unsigned short), 1, f) != 1) return -1;
+    if (fread(width, sizeof(unsigned short), 1, f) != 1) return -1;
+    if (fread(height, sizeof(unsigned short), 1, f) != 1) return -1;
+    return 0;
+}
+
+// Hilfsfunktion: Ein einzelnes Bild einlesen (NUR Pixel, OHNE Label)
+static GrayScaleImage readSingleImage(FILE* f, unsigned short width, unsigned short height) {
+    GrayScaleImage img;
+
+    // Breite und Höhe setzen
+    img.width = width;
+    img.height = height;
+
+    // Speicher für Pixel reservieren
+    size_t pixelCount = (size_t)width * (size_t)height;
+    img.buffer = malloc(pixelCount * sizeof(GrayScalePixelType));
+
+    if (img.buffer == NULL) {
+        // Fehlerfall: kein Speicher
+        img.width = 0;
+        img.height = 0;
+        return img;
+    }
+
+    // Pixeldaten einlesen
+    if (fread(img.buffer, sizeof(GrayScalePixelType), pixelCount, f) != pixelCount) {
+        // Fehler beim Lesen: Speicher freigeben
+        free(img.buffer);
+        img.buffer = NULL;
+        img.width = 0;
+        img.height = 0;
+    }
+
+    return img;
+}
+
+// Hauptfunktion: Bildserie aus Datei lesen
 GrayScaleImageSeries *readImages(const char *path)
 {
-    GrayScaleImageSeries *series = NULL;
+    FILE *f = fopen(path, "rb");
-    
+    if (f == NULL) {
+        return NULL; // Datei konnte nicht geöffnet werden
+    }
+
+    // 1. Header prüfen
+    if (checkFileHeader(f) != 0) {
+        fclose(f);
+        return NULL; // falsches Dateiformat
+    }
+
+    // 2. Metadaten lesen (Anzahl, Breite, Höhe)
+    unsigned short count, width, height;
+    if (readImageMeta(f, &count, &width, &height) != 0) {
+        fclose(f);
+        return NULL; // Metadaten konnten nicht gelesen werden
+    }
+
+    // 3. Speicher für Serie reservieren
+    GrayScaleImageSeries *series = malloc(sizeof(GrayScaleImageSeries));
+    if (series == NULL) {
+        fclose(f);
+        return NULL; // Speicherfehler
+    }
+
+    series->count = count;
+    series->images = malloc(count * sizeof(GrayScaleImage));
+    series->labels = malloc(count * sizeof(unsigned char));
+
+    if (series->images == NULL || series->labels == NULL) {
+        free(series->images);
+        free(series->labels);
+        free(series);
+        fclose(f);
+        return NULL;
+    }
+
+    // 4. Bilder + Labels einlesen
+    for (unsigned short i = 0; i < count; i++) {
+        // Bild einlesen
+        series->images[i] = readSingleImage(f, width, height);
+        
+        // Prüfen ob Bild erfolgreich gelesen wurde
+        if (series->images[i].buffer == NULL) {
+            // Fehler beim Bild-Lesen → Serie freigeben
+            clearSeries(series);
+            fclose(f);
+            return NULL;
+        }
+
+        // Label einlesen
+        if (fread(&series->labels[i], sizeof(unsigned char), 1, f) != 1) {
+            // Fehler beim Label-Lesen → Serie freigeben
+            clearSeries(series);
+            fclose(f);
+            return NULL;
+        }
+    }
+
+    fclose(f);
     return series;
 }
 
-// TODO Vervollständigen Sie die Funktion clearSeries, welche eine Bildserie vollständig aus dem Speicher freigibt
+// Funktion: Bildserie vollständig aus dem Speicher freigeben
 void clearSeries(GrayScaleImageSeries *series)
 {
+    if (series == NULL) {
+        return;
+    }
+
+    // Alle einzelnen Bilder freigeben
+    if (series->images != NULL) {
+        for (unsigned int i = 0; i < series->count; i++) {
+            if (series->images[i].buffer != NULL) {
+                free(series->images[i].buffer);
+                series->images[i].buffer = NULL;
+            }
+        }
+        free(series->images);
+        series->images = NULL;
+    }
+
+    // Labels-Array freigeben
+    if (series->labels != NULL) {
+        free(series->labels);
+        series->labels = NULL;
+    }
+
+    // Die Serie selbst freigeben
+    free(series);
 }

matrix.c

@@ -3,33 +3,137 @@
 #include "matrix.h"
 
 // TODO Matrix-Funktionen implementieren
-
+// Matrix erstellen
 Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols)
 {
-    
+    // Falls eine Matrix eine Null Dimension hat leere Matrix ausgeben
-}
+   if (rows ==0 || cols == 0){
+       Matrix empty = {0, 0, NULL};
+            return empty;
+        }
 
+   Matrix matrix; 
+   matrix.rows = rows;
+   matrix.cols = cols;
+    // Speicher erstellen und nullsetzen
+   matrix.buffer = (MatrixType *)calloc(rows * cols, sizeof(MatrixType));
+
+   return matrix;
+}
+// Matrix Speicher freigeben
 void clearMatrix(Matrix *matrix)
 {
-    
+  if (matrix != NULL && matrix->buffer != NULL) {
+        free(matrix->buffer);
+        matrix->buffer = NULL;
+        matrix->rows = 0;
+        matrix->cols = 0;
+    }  
 }
 
+// Matrix muss von 2D in 1D umgewandelt werden deswegen (Zeile* Anzahl Spalten + Spalte)
+// um an entsprechende Speicheradresse zu kommen
 void setMatrixAt(MatrixType value, Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
 {
-    
+    matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx] = value;
 }
 
 MatrixType getMatrixAt(const Matrix matrix, unsigned int rowIdx, unsigned int colIdx)
 {
+    // Prüfen ob Indizes im gültigen Bereich sind
+    if (rowIdx >= matrix.rows || colIdx >= matrix.cols) {
+        return 0;
+    }
     
+    // Prüfen ob was im Buffer ist
+    if (matrix.buffer == NULL) {
+        return 0;
+    }
+    
+    return matrix.buffer[rowIdx * matrix.cols + colIdx];
 }
 
 Matrix add(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
 {
+    // Broadcasting Fall 1: matrix1 ist ein Spaltenvektor
+    if (matrix1.cols == 1 && matrix1.rows == matrix2.rows) {
+        // Neue Matrix mit passender Dimension erstellen
+        Matrix result = createMatrix(matrix2.rows, matrix2.cols);
     
+        // Vektor zu jeder Spalte addieren
+        for (unsigned int i = 0; i < result.rows; i++) {
+            for (unsigned int j = 0; j < result.cols; j++) {
+                MatrixType vectorValue = getMatrixAt(matrix1, i, 0);
+                MatrixType matrixValue = getMatrixAt(matrix2, i, j);
+                setMatrixAt(vectorValue + matrixValue, result, i, j);
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+
+    // Broadcasting Fall 2: matrix2 ist ein Spaltenvektor
+    else if (matrix2.cols == 1 && matrix2.rows == matrix1.rows) {
+        // Neue Matrix mit passender Dimension erstellen
+        Matrix result = createMatrix(matrix1.rows, matrix1.cols);
+
+        // Vektor zu jeder Spalte addieren
+        for (unsigned int i = 0; i < result.rows; i++) {
+            for (unsigned int j = 0; j < result.cols; j++) {
+                MatrixType matrixValue = getMatrixAt(matrix1, i, j);
+                MatrixType vectorValue = getMatrixAt(matrix2, i, 0);
+                setMatrixAt(matrixValue + vectorValue, result, i, j);
+            }
+        }
+        return result;
+    }
+    
+    // Normale elementweise Addition: Dimensionen müssen übereinstimmen
+    else if (matrix1.rows == matrix2.rows && matrix1.cols == matrix2.cols) {
+        // Neue Matrix mit passender Dimension erstellen
+        Matrix result = createMatrix(matrix1.rows, matrix1.cols);
+        
+        // Alle Elemente einzeln addieren
+        for (unsigned int i = 0; i < matrix1.rows * matrix1.cols; i++) {
+            result.buffer[i] = matrix1.buffer[i] + matrix2.buffer[i];
+        }
+        
+        return result;
+    }
+    
+    // Fehlerfall: Dimensionen passen nicht
+    else {
+        Matrix empty = {0, 0, NULL};
+        return empty;
+    }
 }
 
+
 Matrix multiply(const Matrix matrix1, const Matrix matrix2)
 {
+        // Prüfen ob Matrizen multipiziert werden können
+        if (matrix1.cols != matrix2.rows) {
+            // Fehlerfall: Leere Matrix zurückgeben
+            Matrix empty = {0, 0, NULL};
+            return empty;
+        }
+        // Neue Matrix mit passender Dimension erstellen
+        Matrix result = createMatrix(matrix1.rows, matrix2.cols);
+        
+         // Matrix-Multiplikation durchführen
+        for (unsigned int i = 0; i < result.rows; i++) {
+            for (unsigned int j = 0; j < result.cols; j++) {
+                MatrixType sum = 0.0;
+                
+                // Skalarprodukt der i-ten Zeile mit j-ter Spalte
+                for (unsigned int k = 0; k < matrix1.cols; k++) {
+                    MatrixType a = getMatrixAt(matrix1, i, k);
+                    MatrixType b = getMatrixAt(matrix2, k, j);
+                    sum += a * b;
+                }
+                
+                setMatrixAt(sum, result, i, j);
+            }
+        }
+        return result;
     
 }

matrix.h

@@ -6,6 +6,13 @@
 typedef float MatrixType;
 
 // TODO Matrixtyp definieren
+typedef struct
+{
+    int rows;
+    int cols;
+    float *buffer;
+    
+} Matrix;
 
 
 Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols);

matrixTests.c

@@ -71,6 +71,32 @@ void test_addFailsOnDifferentInputDimensions(void)
     TEST_ASSERT_EQUAL_UINT32(0, result.cols);
 }
 
+void test_addSupportsBroadcasting(void)
+{
+    MatrixType buffer1[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
+    MatrixType buffer2[] = {7, 8};
+    Matrix matrix1 = {.rows=2, .cols=3, .buffer=buffer1};
+    Matrix matrix2 = {.rows=2, .cols=1, .buffer=buffer2};
+
+    Matrix result1 = add(matrix1, matrix2);
+    Matrix result2 = add(matrix2, matrix1);
+
+    float expectedResults[] = {8, 9, 10, 12, 13, 14};
+
+    TEST_ASSERT_EQUAL_UINT32(matrix1.rows, result1.rows);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_UINT32(matrix1.cols, result1.cols);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_UINT32(matrix1.rows, result2.rows);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_UINT32(matrix1.cols, result2.cols);
+
+    TEST_ASSERT_EQUAL_INT(sizeof(expectedResults)/sizeof(expectedResults[0]), result1.rows * result1.cols);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_FLOAT_ARRAY(expectedResults, result1.buffer, result1.cols * result1.rows);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_INT(sizeof(expectedResults)/sizeof(expectedResults[0]), result2.rows * result2.cols);
+    TEST_ASSERT_EQUAL_FLOAT_ARRAY(expectedResults, result2.buffer, result2.cols * result2.rows);
+
+    free(result1.buffer);
+    free(result2.buffer);
+}
+
 void test_multiplyReturnsCorrectResults(void)
 {
     MatrixType buffer1[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
@@ -159,6 +185,7 @@ int main()
     RUN_TEST(test_clearMatrixSetsMembersToNull);
     RUN_TEST(test_addReturnsCorrectResult);
     RUN_TEST(test_addFailsOnDifferentInputDimensions);
+    RUN_TEST(test_addSupportsBroadcasting);
     RUN_TEST(test_multiplyReturnsCorrectResults);
     RUN_TEST(test_multiplyFailsOnWrongInputDimensions);
     RUN_TEST(test_getMatrixAtReturnsCorrectResult);

neuralNetworkTests.c

@@ -8,7 +8,43 @@
 
 static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
 {
-    // TODO
+    FILE *file = fopen(path, "wb");
+    if (file == NULL) {
+        return;
+    }
+    
+    // Magic String direkt schreiben
+    const char *header = "__info2_neural_network_file_format__";
+    fwrite(header, sizeof(char), strlen(header), file);
+    
+    // Erste inputDimension schreiben (vom ersten Layer)
+    if (nn.numberOfLayers > 0) {
+        unsigned int inputDim = nn.layers[0].weights.cols;
+        fwrite(&inputDim, sizeof(unsigned int), 1, file);
+    }
+    
+    // Für jeden Layer: outputDimension, weights und biases schreiben
+    for (unsigned int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++) {
+        Layer layer = nn.layers[i];
+        
+        // Output-Dimension dieses Layers schreiben
+        unsigned int outputDim = layer.weights.rows;
+        fwrite(&outputDim, sizeof(unsigned int), 1, file);
+        
+        // Weights schreiben (alle Daten)
+        unsigned int weightSize = layer.weights.rows * layer.weights.cols;
+        fwrite(layer.weights.buffer, sizeof(MatrixType), weightSize, file);
+        
+        // Biases schreiben (alle Daten)
+        unsigned int biasSize = layer.biases.rows * layer.biases.cols;
+        fwrite(layer.biases.buffer, sizeof(MatrixType), biasSize, file);
+    }
+    
+    // Endmarkierung schreiben (0 als nächste outputDimension)
+    unsigned int endMarker = 0;
+    fwrite(&endMarker, sizeof(unsigned int), 1, file);
+    
+    fclose(file);
 }
 
 void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)