test - PHP Online
Form of PHP Sandbox
*** This page was generated with the meta tag "noindex, nofollow". This happened because you selected this option before saving or the system detected it as spam. This means that this page will never get into the search engines and the search bot will not crawl it. There is nothing to worry about, you can still share it with anyone.
Enter Your PHP code here for testing/debugging in the Online PHP Sandbox. As in the usual PHP files, you can also add HTML, but do not forget to add the tag <?php
in the places where the PHP script should be executed.
Result of php executing
Full code of test.php
- <?php
- // Тут мы берем два файла: файл с задачами и файл с ответами
- // и возвращаем массив, с таким кол-вом эл-тов, который указан в $count
- // В элементах содержится два ключа: 'data', указывающий на 784 пикселя(картинка 28х28)
- // и 'answer', указывающий на то какую цифру эти данные обозначают.
- // Файл offset.txt используется для запоминания того, на каком элементе остановились,
- // чтобы следующая выборка начиналась со следующего элемента.
- function get_data($file_data, $file_answers, $count) {
- $data = [];
- $offset = file_get_contents('offset.txt');
- $offset_data = 16 + $offset * 784;
- $offset_answers = 8 + $offset;
- fseek( $file_data, $offset_data);
- fseek( $file_answers, $offset_answers);
- $byteString_data = fread($file_data, 784 * $count);
- $arr_data = unpack( 'C*', $byteString_data);
- $byteString_answer = fread($file_answers, 1 * $count);
- $arr_answers = unpack( 'C*', $byteString_answer);
- for ($i = 0; $i < $count; $i++) {
- $arr['data'] = array_slice($arr_data, $i * 784, 784);
- $arr_answer = array_slice($arr_answers, $i, 1);
- $answer = $arr_answer[0];
- $arr['answer'] = $answer;
- if (strlen($answer)) {
- $data[] = $arr;
- }
- }
- $offset += $count;
- $f = fopen('offset.txt','w');
- fwrite($f, $offset);
- fclose($f);
- return $data;
- }
- // тут мы создаем файл digits.data, который нужно 'скормить' нейросети
- function create_data_file($data) {
- $f = fopen('digits.data', 'w');
- $count_el = count($data);
- $count_inputs = 784;
- $count_outputs = 10;
- fwrite($f, "$count_el $count_inputs $count_outputs\n");
- foreach ($data as $el) {
- $str_data = '';
- $str_answers = '';
- foreach ($el['data'] as $pixel) {
- $str_pixel = $pixel;
- $str_data .= $str_pixel." ";
- }
- $str_data .= "\n";
- for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
- if ($i != $el['answer']) {
- $str_answers .= "0 ";
- } else {
- $str_answers .= "1 ";
- }
- }
- $str_data .= $str_answers."\n";
- fwrite($f, $str_data);
- }
- fclose($f);
- }
- // тренеровка искусственной нейросети. Тестовый вариант, я пока не разобрался в полной мере
- // и размышляю над правильной реализацией.
- function train_net() {
- $start = microtime(true);
- set_time_limit(0);
- $desired_error = 0.001;
- $max_epochs = 500000;
- $epochs_between_reports = 1000;
- $fh = fopen('train-images.idx3-ubyte', 'rb');
- $fl = fopen('train-labels.idx1-ubyte', 'rb');
- $filename = dirname(__FILE__) . "/digits.data";
- $data = get_data($fh, $fl, 100);
- shuffle ($data);
- $data_chunk = array_chunk ($data, 10);
- foreach ($data_chunk as $group) {
- create_data_file($group);
- $ann = fann_create_from_file((dirname(__FILE__) . '/neural_digits.net'));
- if ($ann) {
- fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
- fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
- if (fann_train_on_file($ann, $filename, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)) {
- fann_save($ann, dirname(__FILE__) . "/neural_digits.net");
- }
- fann_destroy($ann);
- }
- }
- fclose($fh);
- fclose($fl);
- $finish = microtime(true);
- $delta = $finish - $start;
- echo $delta . ' сек.';
- }
- // Тестирование нейросети на новых изображениях.
- // Тут возвращается почти такой же массив как и в функции get_data(),
- // только появляется новый ключ у эл-тов - 'neural_answer', указывающий на ответ нейросети.
- function test_net() {
- $fh = fopen('t10k-images.idx3-ubyte', 'rb');
- $fl = fopen('t10k-labels.idx1-ubyte', 'rb');
- $ann = fann_create_from_file((dirname(__FILE__) . '/neural_digits.net'));
- if ($ann) {
- $data = get_data($fh, $fl, 10);
- foreach ($data as $key => $el) {
- $calc_out = fann_run($ann, $el['data']);
- $data[$key]['neural_answer'] = $calc_out;
- }
- fann_destroy($ann);
- return $data;
- }
- }
- //Выводим на экран следующим образом: я использовал блоки <span> размером 10х10,
- //потому что картинка 28х28 очень мала, а 280х280 без проблем видно
- ?> <style>
- .img {
- width: 289px;
- font-size: 0;
- margin-bottom: 5px;
- display: inline-block;
- }
- span {
- display: inline-block;
- width: 10px;
- height: 10px;
- }
- .digit, .neural_digit {
- display: inline-block;
- text-align: center;
- width: 289px;
- height: 289px;
- box-sizing: border-box;
- padding: 50px;
- font-size: 40px;
- }
- pre.neural_digit {
- font-size: 20px;
- }
- </style>
- <?php
- $data = test_net();
- foreach ($data as $el): ?>
- <div class="img">
- <?php foreach ($el[ 'data' ] as $pixel): ?>
- <span style="background: rgb(<?php echo $pixel ?><?php echo $pixel ?>,<?php echo $pixel ?>)"></span>
- <?php endforeach; ?>
- </div>
- <div class="digit"><?php echo $el[ 'answer' ]; ?></div>
- <pre class="neural_digit"><?php print_r($el[ 'neural_answer' ]); ?></pre>
- </div>
- <?php endforeach;