______________________________________________________________________________________
| fgetc 是 file get char 的缩写,意思是从指定的文件中读取一个字符。fgetc() 的用法为: |
| int fgetc(FILE *fp); |
| fp 为文件指针。fgetc() 读取成功时返回读取到的字符,读取到文件末尾或读取失败时返回EOF |
|_____________________________________________________________________________________|
_____________________________________________________________________________________
| feof() 函数用来判断文件内部指针是否指向了文件末尾,它的原型是: |
| int feof(FILE *fp); |
|当指向文件末尾时返回非零值,否则返回零值。 |
|------------------------------------------------------------------------------------|
| ferror() 函数用来判断文件操作是否出错,它的原型是: |
| int ferror(FILE *fp); |
|出错时返回非零值,否则返回零值。 |
|_____________________________________________________________________________________|
_________________________________________________________________________________________
| fputc 是 file output char 的所以,意思是向指定的文件中写入一个字符。fputc() 的用法为:|
| int fputc(int ch, FILE *fp); |
|fputc() 写入成功时返回写入的字符,失败时返回 EOF,返回值类型为 int 也是为了容纳这个负数。 |
|_________________________________________________________________________________________|
________________________________________________________________________________________________________________
| fgets() 函数用来从指定的文件中读取一个字符串,并保存到字符数组中,它的用法为: |
| char *fgets ( char *str, int n, FILE *fp ); |
|str 为字符数组,n 为要读取的字符数目,fp 为文件指针。 |
|返回值:读取成功时返回字符数组首地址,也即 str;读取失败时返回 NULL;如果开始读取时文件内部指针已经指向了文件末尾那 |
| 么将读取不到任何字符,也返回 NULL。 |
|需要重点说明的是,在读取到 n-1 个字符之前如果出现了换行,或者读到了文件末尾,则读取结束。这就意味着, |
|不管 n 的值多大,fgets() 最多只能读取一行数据,不能跨行。在C语言中,没有按行读取文件的函数, |
|我们可以借助 fgets(),将 n 的值设置地足够大,每次就可以读取到一行 ||___________________________________________________________________________________________________________|
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
| fputs() 函数用来向指定的文件写入一个字符串,它的用法为: |
| int fputs( char *str, FILE *fp ); |
| str 为要写入的字符串,fp 为文件指针。写入成功返回非负数,失败返回 EOF。 |
|—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————|
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| fread() 函数用来从指定文件中读取块数据。所谓块数据,也就是若干个字节的数据。fread() 的原型为: |
| size_t fread ( void *ptr, size_t size, size_t count, FILE *fp ); |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| fwrite() 函数用来向文件中写入块数据,它的原型为: |
| size_t fwrite ( void * ptr, size_t size, size_t count, FILE *fp ); |
+————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————+
|对参数的说明: \
| ptr 为内存区块的指针,它可以是数组、变量、结构体等。fread()中的 ptr 用来存放读取到的数据,fwrite()中的 ptr 用来存放要写入的数据|
| size:表示每个数据块的字节数。 /
| count:表示要读写的数据块的块数,(读取或写入的次数) /
| fp:表示文件指针。 /
|理论上,每次读写 size*count 个字节的数据。 /
+——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————-+
|size_t 是在 stdio.h 和 stdlib.h 头文件中使用 typedef 定义的数据类型,表示无符号整数,也即非负数,常用来表示数量。 /
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|返回值:返回成功读写的块数(次数),也即 count。如果返回值小于 count: /
|对于 fwrite() 来说,肯定发生了写入错误,可以用 ferror() 函数检测。 ____/
|对于 fread() 来说,可能读到了文件末尾,可能发生了错误,可以用 ferror() 或 feof() 检测。 |
/ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄\
\________________________________________________________/
| fscanf() 和 fprintf() 函数与前面使用的 scanf() 和 printf() 功能相似,都是格式化读写函数,
| 区别在于fscanf()和fprintf()的读写对象不是键盘和显示器,而是磁盘文件。
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 这两个函数的原型为:
| int fscanf ( FILE *fp, char * format, ... );
| int fprintf ( FILE *fp, char * format, ... );
| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| fp 为文件指针,format 为格式控制字符串,... 表示参数列表。与 scanf() 和 printf() 相比,它们仅仅多了一个 fp 参数。例如:
| FILE *fp;
| int i, j;
| char *str, ch;
| fscanf(fp, "%d %s", &i, str);
| fprintf(fp,"%d %c", j, ch);
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| fprintf() 返回成功写入的字符的个数,失败则返回负数。fscanf() 返回参数列表中被成功赋值的参数个数。
| ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
| 如果将 fp 设置为 stdin,那么fscanf() 函数将会从键盘读取数据,与 scanf的作用相同
|设置为stdout,那么 fprintf() 函数将会向显示器输|出内容,与 printf 的作用相同
|————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
| ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
| rewind() 用来将位置指针移动到文件开头,前面已经多次使用过,它的原型为:
| void rewind ( FILE *fp );
| fseek() 用来将位置指针移动到任意位置,它的原型为:
| int fseek ( FILE *fp, long offset, int origin );
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|参数说明:
| 1) fp 为文件指针,也就是被移动的文件。
| 2) offset 为偏移量,也就是要移动的字节数。之所以为 long 类型,是希望移动的范围更大,能处理的文件更大。
| offset 为正时,向后移动;offset 为负时,向前移动。
| 3) origin 为起始位置,也就是从何处开始计算偏移量。C语言规定的起始位置有三种,分别为文件开头、当前位置和文件末尾,
| 每个位置都用对应的常量来表示:
| 起始点 常量名 常量值
| 文件开头 SEEK_SET 0
| 当前位置 SEEK_CUR 1
| 文件末尾 SEEK_END 2
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 例如,把位置指针移动到离文件开头100个字节处:
| fseek(fp, 100, 0);
| 值得说明的是,fseek() 一般用于二进制文件,在文本文件中由于要进行转换,计算的位置有时会出错
|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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