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34cface815 |
@@ -9,38 +9,53 @@
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static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
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{
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// TODO
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FILE *file = fopen(path, "wb");
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// Datei im binären Schreibmodus öffnen
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FILE *file = fopen(path, "wb"); // wb = write binary (weights, biases, matrix dimensions)
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// Beenden, wenn die Datei nicht geöffnet werden konnte
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if (file == NULL)
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{
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return;
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}
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const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__";
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fwrite(fileTag, sizeof(char), strlen(fileTag), file);
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// Dateiformat-Kennung definieren und in die Datei schreiben
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const char *fileTag = "__info2_neural_network_file_format__"; // string, Kennzeichnung
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fwrite(fileTag, sizeof(char), strlen(fileTag), file); // Daten in eine Datei schreiben (data, size of char 1 byte, number of chars - null terminator, file)
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// Überprüfen, ob das neuronale Netzwerk Layer enthält
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if (nn.numberOfLayers > 0)
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{
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// Dimensionen des ersten Layers schreiben
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fwrite(&nn.layers[0].weights.cols, sizeof(int), 1, file);
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fwrite(&nn.layers[0].weights.rows, sizeof(int), 1, file);
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// Alle Layer des neuronalen Netzwerks durchlaufen
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for (unsigned int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
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{
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// Zeilenanzahl der nachfolgenden Layer schreiben
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if (i > 0)
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{
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fwrite(&nn.layers[i].weights.rows, sizeof(int), 1, file);
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}
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// Alle Gewichte des aktuellen Layers schreiben
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fwrite(nn.layers[i].weights.buffer, sizeof(MatrixType),
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nn.layers[i].weights.rows * nn.layers[i].weights.cols, file);
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// Alle Bias-Werte des aktuellen Layers schreiben
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fwrite(nn.layers[i].biases.buffer, sizeof(MatrixType),
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nn.layers[i].biases.rows * nn.layers[i].biases.cols, file);
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}
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}
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// Null als Endmarkierung schreiben (Ende des Layers markieren)
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int endDimension = 0;
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fwrite(&endDimension, sizeof(int), 1, file);
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// Datei schließen
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fclose(file);
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}
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