# Convolutional Neural Network

# Installing Keras
# Enter the following command in a terminal (or anaconda prompt for Windows users): conda install -c conda-forge keras

# Part 1 - Building the CNN

# Importing the Keras libraries and packages
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten
from keras.layers import Dense

# Initialising the CNN
classifier = Sequential()

# Step 1 - Convolution
# 32 features detector de 3x3 cada cuadrado
# input_shape 64x64 es el tamaño de la imagen y el 3 es para que mantegan los colres
# 2 es blanco y negro
# relu es para para tener no linearidad
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3), activation='relu'))

# Step 2 - Pooling
# reducimos el tamaño del feature map
# los argumentos es el tamaño del cuadrado
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Adding a second convolutional layer
# esto para evitar el overfitting y mas accuracy
# sacamos input_shape porque ya tenemos algo antes
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
classifier.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Step 3 - Flattening
classifier.add(Flatten())

# Step 4 - Full connection
classifier.add(Dense(units=128, activation='relu'))
classifier.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# Compiling the CNN
classifier.compile(
    optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Part 2 - Fitting the CNN to the images


# aca le aplicamos augmenttion, osea a las imaganes,
# las movemos, le hacemos zoom etc para hacerlas mas random
# y aumentar la precision
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

training_set = train_datagen.flow_from_directory('dataset/training_set',
                                                 # dimensiones de las imagenes
                                                 target_size=(64, 64),
                                                 batch_size=32,
                                                 class_mode='binary')  # porque tenes dos categorias gatos o perros

test_set = test_datagen.flow_from_directory('dataset/test_set',
                                            target_size=(64, 64),
                                            batch_size=32,
                                            class_mode='binary')

classifier.fit_generator(training_set,
                         steps_per_epoch=8000,  # cantidad de imaganes en cada epoch
                         epochs=25,
                         validation_data=test_set,
                         validation_steps=200)  # cantidad en test set
