public void Create(TrainedNetwork entity, string userId)
{
entity.User = db.Users.Find(userId);
entity.CreatedDate = DateTime.Now;
db.TrainedNetworks.Add(entity);
TestNetwork testNetwork = new TestNetwork();
testNetwork.TrainedNetwork = entity;
testNetwork.TrainedNetworkId = entity.Id;
db.TestNetworks.Add(testNetwork);
}
//Saves the given network
public void saveNetwork(NeuralNet network)
{
TrainedNetwork netToSave = new TrainedNetwork();
netToSave.nnStructure = network.getStructure();
netToSave.weights = network.flattenWeightsToArray();
netToSave.generation = generatation;
netToSave.creatureName = creatureName;
netToSave.spawnHeight = spawnHeight;
string networkAsJSON = JsonUtility.ToJson(netToSave);
string filePath = Application.dataPath + trainedFilePath + trainingName + "_" + generatation + ".json";
File.WriteAllText(filePath, networkAsJSON);
}
// метод для навчання нейронної мережі для певної задачі на основі даних користувача
public TrainedNetwork TrainNetwork(NetworkInitializer data, string userId)
{
INetworkService service = networkBuilder(data); // виклик іос-контейнера для побудови необхідного сервіса-нейромережі
IAnswerService answerservice = answerBuilder(data, Database); // виклик іос-контейнера для побудови необхідного сервіса для отримання відповідей для задач
service.InitializeService(data); // ініціалізація сервіса
service.CreateNetwork(); // створення мережі
// навчання нейронної мережі
{
service.Train(answerservice.GetInputs(), answerservice.GetAnswers());
string xml = service.SaveNetworkXml(); // збереження навченої мережі
TrainedNetwork network = new TrainedNetwork();
network.AvailableNetworkId = Database.AvailableNetworks.Find(aNet => aNet.NeuralNetwork.Name.Equals(data.networkName) && aNet.Task.Name.Equals(data.taskName)).FirstOrDefault().Id;
network.XmlName = xml;
return(network);
}
}
