#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# File  : is_a_cat.py
# Author: PengLei
# Date  : 2018/10/18
# 利用神经网络判断一张图片是否是一只猫

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py
from lr_utils import load_dataset

train_set_x_orig , train_set_y , test_set_x_orig , test_set_y , classes = load_dataset()

index = 22
plt.imshow(test_set_x_orig[index])

m_train = train_set_y.shape[1] #训练集里图片的数量。
m_test = test_set_y.shape[1] #测试集里图片的数量。
num_px = train_set_x_orig.shape[1] #训练、测试集里面的图片的宽度和高度（均为64x64）。

#现在看一看我们加载的东西的具体情况
print ("训练集的数量: m_train = " + str(m_train))
print ("测试集的数量 : m_test = " + str(m_test))
print ("每张图片的宽/高 : num_px = " + str(num_px))
print ("每张图片的大小 : (" + str(num_px) + ", " + str(num_px) + ", 3)")
print ("训练集_图片的维数 : " + str(train_set_x_orig.shape))
print ("训练集_标签的维数 : " + str(train_set_y.shape))
print ("测试集_图片的维数: " + str(test_set_x_orig.shape))
print ("测试集_标签的维数: " + str(test_set_y.shape))

#将训练集的维度降低并转置。
train_set_x_flatten  = train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0],-1).T
#将测试集的维度降低并转置。
test_set_x_flatten = test_set_x_orig.reshape(test_set_x_orig.shape[0], -1).T

print ("训练集降维最后的维度： " + str(train_set_x_flatten.shape))
print ("训练集_标签的维数 : " + str(train_set_y.shape))
print ("测试集降维之后的维度: " + str(test_set_x_flatten.shape))
print ("测试集_标签的维数 : " + str(test_set_y.shape))

train_set_x = train_set_x_flatten / 255
test_set_x = test_set_x_flatten / 255

def sigmoid(z):
    """
        参数：
            z  - 任何大小的标量或numpy数组。

        返回：
            s  -  sigmoid（z）
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-z))
    return s

def initialize_with_zeros(dim):
    """
            此函数为w创建一个维度为（dim，1）的0向量，并将b初始化为0。

            参数：
                dim  - 我们想要的w矢量的大小（或者这种情况下的参数数量）

            返回：
                w  - 维度为（dim，1）的初始化向量。
                b  - 初始化的标量（对应于偏差）
    """
    w = np.zeros(shape=(dim,1))
    b = 0
    assert(w.shape == (dim,1))
    assert(isinstance(b, float) or isinstance(b, int))

    return (w, b)

def propagate(w, b, X, Y):
    """
        实现前向和后向传播的成本函数及其梯度。
        参数：
            w  - 权重，大小不等的数组（num_px * num_px * 3，1）
            b  - 偏差，一个标量
            X  - 矩阵类型为（num_px * num_px * 3，训练数量）
            Y  - 真正的“标签”矢量（如果非猫则为0，如果是猫则为1），矩阵维度为(1,训练数据数量)

        返回：
            cost- 逻辑回归的负对数似然成本
            dw  - 相对于w的损失梯度，因此与w相同的形状
            db  - 相对于b的损失梯度，因此与b的形状相同
    """
    # m：训练图片数量
    m = X.shape[1]

    # 正向传播
    A = sigmoid(np.dot(w.T,X) + b) #计算激活值
    cost = (-1 / m) * np.sum(Y * np.log(A) + (1-Y) * np.log(1-A))#计算损失

    # 反向传播
    dw = (1 / m) * np.dot(X, (A-Y).T)
    db = (1 / m) * np.sum((A-Y))

    # 使用断言确保数据正确
    assert(dw.shape == w.shape)
    assert(db.dtype == float)
    cost = np.squeeze(cost)#压缩为一个数
    assert(cost.shape == ())

    grads = {
                "dw":dw,
                "db":db
            }
    return (grads, cost)

def optimize(w, b, X, Y, num_iterations, learning_rate, print_cost = False):
    """
        此函数通过运行梯度下降算法来优化w和b

        参数：
            w  - 权重，大小不等的数组（num_px * num_px * 3，1）
            b  - 偏差，一个标量
            X  - 维度为（num_px * num_px * 3，训练数据的数量）的数组。
            Y  - 真正的“标签”矢量（如果非猫则为0，如果是猫则为1），矩阵维度为(1,训练数据的数量)
            num_iterations  - 优化循环的迭代次数
            learning_rate  - 梯度下降更新规则的学习率
            print_cost  - 每100步打印一次损失值

        返回：
            params  - 包含权重w和偏差b的字典
            grads  - 包含权重和偏差相对于成本函数的梯度的字典
            成本 - 优化期间计算的所有成本列表，将用于绘制学习曲线。

        提示：
        我们需要写下两个步骤并遍历它们：
            1）计算当前参数的成本和梯度，使用propagate（）。
            2）使用w和b的梯度下降法则更新参数。
    """
    costs = []

    for i in range(num_iterations):
        grads, cost = propagate(w, b, X, Y)
        dw = grads["dw"]
        db = grads["db"]

        w = w - learning_rate * dw
        b = b - learning_rate * db

        # 记录成本
        if i % 100 == 0:
            costs.append(cost)
        # 打印成本数据
        if (print_cost) and (i % 100 == 0):
            print("迭代的次数：%i，误差值：%f", (i,cost))

        params = {
                    "w":w,
                    "b":b
                }
        grads = {
                    "dw":dw,
                    "db":db
                }
        return (params, grads, costs)

def predict(w, b, X):
    """
        使用学习逻辑回归参数logistic （w，b）预测标签是0还是1，

        参数：
            w  - 权重，大小不等的数组（num_px * num_px * 3，1）
            b  - 偏差，一个标量
            X  - 维度为（num_px * num_px * 3，训练数据的数量）的数据

        返回：
            Y_prediction  - 包含X中所有图片的所有预测【0 | 1】的一个numpy数组（向量）

    """
    m = X.shape[1]
    Y_prediction = np.zeros((1,m))
    w = w.reshape(X.shape[0],1)
    A = sigmoid(np.dot(w.T,X) + b)
    for i in range(A.shape[1]):
        # 将概率转换为实际预测
        Y_prediction[0,i] = 1 if A[0,i] > 0.5 else 0

    assert(Y_prediction.shape == (1,m))

    return Y_prediction

def model(X_train, Y_train, X_test, Y_test, num_iterations = 2000, learning_rate = 0.5, print_cost = False):
    """
        通过调用之前实现的函数来构建逻辑回归模型

        参数：
            X_train  - numpy的数组,维度为（num_px * num_px * 3，m_train）的训练集
            Y_train  - numpy的数组,维度为（1，m_train）（矢量）的训练标签集
            X_test   - numpy的数组,维度为（num_px * num_px * 3，m_test）的测试集
            Y_test   - numpy的数组,维度为（1，m_test）的（向量）的测试标签集
            num_iterations  - 表示用于优化参数的迭代次数的超参数
            learning_rate  - 表示optimize（）更新规则中使用的学习速率的超参数
            print_cost  - 设置为true以每100次迭代打印成本

        返回：
            d  - 包含有关模型信息的字典。
    """
    w, b = initialize_with_zeros(X_train.shape[0])
    parameters, grads, costs = optimize(w, b, X_train, Y_train, num_iterations, learning_rate, print_cost)
    # 从字典”参数“中检索w和b
    w, b = parameters["w"], parameters["b"]

    # 预测测试集，训练集
    Y_prediction_test = predict(w, b, X_test)
    Y_prediction_train = predict(w, b, X_train)

    # 打印训练后的准确性
    print("训练集准确性：", format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_train - Y_train)) * 100), "%")
    print("测试集准确性：", format(100 - np.mean(np.abs(Y_prediction_test - Y_test)) * 100), "%")

    d = {
        "costs": costs,
        "Y_prediction_test": Y_prediction_test,
        "Y_prediciton_train": Y_prediction_train,
        "w": w,
        "b": b,
        "learning_rate": learning_rate,
        "num_iterations": num_iterations}
    return d

print("======================测试model=======================")
d = model(train_set_x, train_set_y, test_set_x, test_set_y, num_iterations=2000, learning_rate=0.005, print_cost=False)