IA/classificatore_immagini
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53
classificatore_singolo.c
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@@ -19,19 +19,21 @@
#define PERCETTRONI_LAYER_4 1
#define INPUT_LAYER_4 PERCETTRONI_LAYER_3
#define MAX_EPOCHE 1000
#define MAX_EPOCHE 10
//Scelgo quale categoria voglio identificare. La 7 sono i cavalli. La rete mi dirà per ogni immagine se è un cavallo o no
#define CATEGORIA 7
byte get_out_corretto(byte);
void stampa_layer_indirizzo(Layer*);
void stampa_tempo(time_t[], int);
void main() {
time_t tempo_epoche[MAX_EPOCHE];
srand(time(NULL));
Dataset *set_appoggio = get_dataset("mnist/t10k-images.idx3-ubyte", "mnist/t10k-labels.idx1-ubyte");
Dataset *set_appoggio = get_dataset(file_immagini, file_label);
if(set_appoggio == NULL)
return;
@@ -39,7 +41,7 @@ void main() {
free(set_appoggio);
ReteNeurale rete_neurale;
ReteNeurale *puntatore_rete = caricaReteNeurale("rete_cifar_pesi.bin");
ReteNeurale *puntatore_rete = caricaReteNeurale(file_pesi);
if(puntatore_rete == NULL) {
rete_neurale = inizializza_rete_neurale(NUM_LAYERS);
//inizializzo layer 0
@@ -51,7 +53,7 @@ void main() {
//inizializzo layer 3
rete_neurale.layers[3] = inizializza_layer(PERCETTRONI_LAYER_3, INPUT_LAYER_3);
//inizializzo layer ULTIMO
//rete_neurale.layers[4] = inizializza_layer(PERCETTRONI_LAYER_4, INPUT_LAYER_4);
rete_neurale.layers[4] = inizializza_layer(PERCETTRONI_LAYER_4, INPUT_LAYER_4);
} else {
rete_neurale = *puntatore_rete;
free(puntatore_rete);
@@ -62,26 +64,12 @@ void main() {
//ADDESTRAMENTO
for(int i = 0; i < MAX_EPOCHE; i++) {
time(&tempo_epoche[i]);
if(i == 0)
printf("Epoca %d\n", i);
else {
time(&tempo_epoche[i]);
double tempo_trascorso_epoca = difftime(tempo_epoche[i], tempo_epoche[i-1]);
double tempo_trascorso_totale = difftime(tempo_epoche[i], tempo_epoche[0]);
int minuti_epoca = (int)tempo_trascorso_epoca / 60;
int secondi_epoca = (int)tempo_trascorso_epoca % 60;
int minuti_totali = (int)tempo_trascorso_totale / 60;
int secondi_totali = (int)tempo_trascorso_totale % 60;
printf("Epoca %d\n", i);
printf("Tempo dall'epoca precedente: %d:%d\n", minuti_epoca, secondi_epoca);
printf("Tempo dall'inizio: %d:%d\n", minuti_totali, secondi_totali);
}
printf("Epoca %d\n", i);
stampa_tempo(tempo_epoche, i);
int corrette = 0;
for(int indice_set = 0; indice_set < set.size -1; indice_set++) {
for(int indice_set = 0; indice_set < set.size; indice_set++) {
double **sigmoidi = (double **)malloc(sizeof(double*) * NUM_LAYERS);
@@ -93,14 +81,10 @@ void main() {
sigmoidi[j] = funzioni_attivazione_layer_double(rete_neurale.layers[j], sigmoidi[j-1]);
}
//printf("\timmagine: %d post sigmoidi\n", indice_set);
byte output_corretto = get_out_corretto(set.istanze[indice_set].categoria);
//Se prevede male
if(previsione(sigmoidi[NUM_LAYERS-1][0]) != output_corretto) {
double **gradienti = (double**)malloc(sizeof(double*) * NUM_LAYERS);
for(int indice_layer = 0; indice_layer < NUM_LAYERS; indice_layer++) {
@@ -116,14 +100,12 @@ void main() {
{
corrette++;
}
//printf("\timmagine: %d post correzioni\n", indice_set);
}
printf("\tRisposte corrette: %d\n", corrette);
}
salvaReteNeurale("rete_cifar_pesi.bin", &rete_neurale);
salvaReteNeurale(file_pesi, &rete_neurale);
}
//Questa funzione ritorna 1 se la categoria è quella che voglio individuare, altrimenti 0
@@ -143,4 +125,19 @@ void stampa_layer_indirizzo(Layer *layer) {
}
printf("\n");
}
}
void stampa_tempo(time_t tempo_epoche[], int i) {
time(&tempo_epoche[i]);
if(i > 0) {
double tempo_trascorso_epoca = difftime(tempo_epoche[i], tempo_epoche[i-1]);
double tempo_trascorso_totale = difftime(tempo_epoche[i], tempo_epoche[0]);
int minuti_epoca = (int)tempo_trascorso_epoca / 60;
int secondi_epoca = (int)tempo_trascorso_epoca % 60;
int minuti_totali = (int)tempo_trascorso_totale / 60;
int secondi_totali = (int)tempo_trascorso_totale % 60;
printf("Tempo dall'epoca precedente: %d:%d\n", minuti_epoca, secondi_epoca);
printf("Tempo dall'inizio: %d:%d\n", minuti_totali, secondi_totali);
}
}