This code can be used to read training data from MySQL rather than a text file.
<?php
// MySQL for This Example:
/*
CREATE TABLE `TrainingSets` (
`ID` int(11) NOT NULL,
`Name` varchar(150) COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
`TrainingData` text COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;
ALTER TABLE `TrainingSets` ADD PRIMARY KEY (`ID`);
INSERT INTO `TrainingSets` (`ID`, `Name`, `TrainingData`) VALUES(1, 'XOR', '-1 -1\n-1\n-1 1\n1\n1 -1\n1\n1 1\n-1');
ALTER TABLE `TrainingSets` MODIFY `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, AUTO_INCREMENT=2;
*/
// This function calls pulls the TrainingData from MySQL
function get_training_data_from_db($id) {
$table_name = "TrainingSets";
$field = "TrainingData";
$connection=mysqli_connect("host","username","password","database"); // change to your DB credentials
$result=mysqli_query($connection,"SELECT $field FROM $table_name");
$data=mysqli_fetch_assoc($result);
mysqli_close($connection);
return $data[$field];
}
// This function prepares the newline delimited data to be handed off to FANN
/*
Example of "newline delimited data" (like XOR in a Plain Text File) stored in MySQL:
-1 -1
-1
-1 1
1
1 1
-1
1 -1
1
*/
function prepare_data_from_db($training_data) {
$training_data = explode( "\n", $training_data ); // convert training data rows to array
$num_data = count($training_data);
// Sift the data and split inputs and outputs
for($i=0;$i<$num_data;$i++) {
if($i % 2) { // $training_data[$i] is Output
$training_data['outputs'][] = explode( " ", $training_data[$i]);
}else{ // $training_data[$i] is Input
$training_data['inputs'][] = explode( " ", $training_data[$i]);
}
}
// remove the unsifted data
foreach ($training_data as $key => $value) {
if (is_numeric($key)) {
unset($training_data[$key]);
}
}
return $training_data; // returned the prepaired associative array
}
// This function hands the prepared data over to FANN
function create_train_callback($num_data, $num_input, $num_output) {
global $training_data;
global $current_dataset;
$dataset = array("input" => $training_data['inputs'][$current_dataset],
"output" => $training_data['outputs'][$current_dataset]);
$current_dataset++;
return $dataset;
}
// Initialize the program variables
$record_id = 1; // the 'ID' for the training data in MySQL
$current_dataset = 0;
$num_input = 2;
$num_output = 1;
$num_layers = 3;
$num_neurons = 3;
$desired_error = 0.001;
$max_epochs = 500000;
$epochs_between_reports = 1000;
$training_data = get_training_data_from_db($record_id); // Get the Training Data from MySQL
$training_data = prepare_data_from_db($training_data); // Prepare the data
$num_data = count($training_data["input"]); // How many sets are there?
// Hand the data over to FANN
$train_data = fann_create_train_from_callback($num_data, $num_input, $num_output, "create_train_callback");
// Test for $train_data
if ($train_data) {
// Create $ann
$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_input, $num_neurons, $num_output);
// Test for $ann
if ($ann) {
fann_set_activation_function_hidden($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output($ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
// Train XOR ANN with training data obtainied from MySQL
if (fann_train_on_data($ann, $train_data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error)){
print('XOR trained.<br>' . PHP_EOL);
// Test $ann
$input = array(-1, 1);
$calc_out = fann_run($ann, $input);
printf("xor test (%f,%f) -> %f\n", $input[0], $input[1], $calc_out[0]);
// destore $ann
fann_destroy($ann);
}
}
}
?>
fann_create_train_from_callback
(PECL fann >= 1.0.0)
fann_create_train_from_callback — Crée la structure de données d'entrainement depuis une fonction fournie par l'utilisateur
Description
fann_create_train_from_callback(
int
int
int
callable
): resource
int
$num_data,int
$num_input,int
$num_output,callable
$user_function): resource
Crée la structure de données d'entrainement depuis une fonction fournie par l'utilisateur. Sachant que les données d'entrainement sont numérotées (donnée 1, donnée 2...), l'utilisateur doit écrire une fonction qui reçoit le numéro du jeu de données d'entrainement (d'entrée et de sortie) et elle doit retourner le jeu.
Liste de paramètres
-
num_data -
Le nombre de données d'entrainement
-
num_input -
Le nombre d'entrées par données d'entrainement
-
num_output -
Le nombre de sorties par données d'entrainement
-
user_function -
La fonction fournie par l'utilisateur doit avoir les paramètres suivants :
-
num- Le nombre de données d'entrainement -
num_input- Le nombre d'entrées par données d'entrainement -
num_output- Le nombre de sorties par données d'entrainement
La fonction doit retourner un tableau associatif avec les clés
inputetoutputet deux valeurs de tableaux pour les entrées et les sorties. -
Valeurs de retour
Retourne une ressource de données d'entrainement en cas de succès, ou false si une erreur survient.
Exemples
Exemple #1 Exemple avec fann_create_train_from_callback()
<?php
function create_train_callback($num_data, $num_input, $num_output) {
return array(
"input" => array_fill(0, $num_input, 1),
"output" => array_fill(0, $num_output, 1),
);
}
$num_data = 3;
$num_input = 2;
$num_output = 1;
$train_data = fann_create_train_from_callback($num_data, $num_input, $num_output, "create_train_callback");
if ($train_data) {
// Do something with $train_data
}
?>Notes
Note:
Cette fonction est maintenant disponible si l'extension fann a été compilée avec libfann >= 2.2.
Voir aussi
- fann_read_train_from_file() - Lit un fichier contenant les données d'entrainement
- fann_train_on_data() - Effectue un entrainement sur un jeu de données complet pour une période de temps
- fann_destroy_train() - Détruit les données d'entrainement
- fann_save_train() - Sauvegarde la structure d'entrainement dans un fichier
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geekgirljoy at gmail dot com ¶
8 years ago
