import tensorflow as tf
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle as pkl
training_data=pkl.load(open('new_data/new_data_pkl/train_750_200.pkl','rb'))
test_data=pkl.load(open('new_data/new_data_pkl/test_750_200.pkl','rb'))


def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 变量的初始值为截断正太分布
    return tf.Variable(initial)


def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)


def conv2d(x, W):
    """
    tf.nn.conv2d功能：给定4维的input和filter，计算出一个2维的卷积结果
    前几个参数分别是input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu, ...
    input   的格式要求为一个张量，[batch, in_height, in_width, in_channels],批次数，图像高度，图像宽度，通道数
    filter  的格式为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]，滤波器高度，宽度，输入通道数，输出通道数
    strides 一个长为4的list. 表示每次卷积以后在input中滑动的距离
    padding 有SAME和VALID两种选项，表示是否要保留不完全卷积的部分。如果是SAME，则保留
    use_cudnn_on_gpu 是否使用cudnn加速。默认是True
    """
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')


def max_pool_2x2(x):
    """
    tf.nn.max_pool 进行最大值池化操作,而avg_pool 则进行平均值池化操作
    几个参数分别是：value, ksize, strides, padding,
    value:  一个4D张量，格式为[batch, height, width, channels]，与conv2d中input格式一样
    ksize:  长为4的list,表示池化窗口的尺寸
    strides: 窗口的滑动值，与conv2d中的一样
    padding: 与conv2d中用法一样。
    """
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                          strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')


sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 37,50])
x_image = tf.reshape(x, [-1,37,50,1])

"""
# 第一层
# 卷积核(filter)的尺寸是2*2, 通道数为1，输出通道为32，即feature map 数目为32
# 又因为strides=[1,1,1,1] 所以单个通道的输出尺寸应该跟输入图像一样。即总的卷积输出应该为?*37*50*32
# 也就是单个通道输出为37*50，共有32个通道,共有?个批次
# 在池化阶段，ksize=[1,2,2,1] 那么卷积结果经过池化以后的结果，其尺寸应该是？*19*25*32
"""
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])  # 卷积是在每个5*5的patch中算出32个特征，分别是patch大小，输入通道数目，输出通道数目
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.elu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

"""
# 第二层
# 卷积核5*5，输入通道为32，输出通道为64。
# 卷积前图像的尺寸为 ?*19*25*32， 卷积后为?*10*13*64
# 池化后，输出的图像尺寸为?*7*7*64
"""
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.elu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# 第三层 是个全连接层,输入维数10*13*64, 输出维数为512
W_fc1 = weight_variable([10 * 13 * 64, 512])
b_fc1 = bias_variable([512])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 10*13*64])
h_fc1 = tf.nn.elu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) # 这里使用了drop out,即随机安排一些cell输出值为0，可以防止过拟合
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# 第四层，输入512维，输出2维，也就是具体的2分类
W_fc2 = weight_variable([512, 2])
b_fc2 = bias_variable([2])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) # 使用softmax作为多分类激活函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1])) # 损失函数，交叉熵
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 使用adam优化
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1)) # 计算准确度
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.initialize_all_variables()) # 变量初始化

train_acc_list=list()
iteration=1000  # 迭代次数
for i in range(1,iteration):
    for j in range(0,len(training_data[0]),50):  # batch=50
        if j+50<=len(training_data[0]):
            data=training_data[0][j:j+50]
            label=training_data[1][j:j+50]
        else:
            data = training_data[0][len(training_data[0])-50:len(training_data[0])]
            label = training_data[1][len(training_data[0])-50:len(training_data[0])]
        data = np.array(data)
        label = np.array(label, float)
        train_step.run(feed_dict={x: data, y_: label, keep_prob: 0.5})  # 训练过程,keep_prob是dropout的概率

    if i%1 == 0:
        random.seed(i)
        data=random.sample(training_data[0],50)
        data=np.array(data)
        random.seed(i)
        label=random.sample(training_data[1],50)
        label=np.array(label,float)
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
            x:data, y_:label , keep_prob: 1.0})
        print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))  # 随机选取训练集50个样本, 考查准确率
        print("test acc:",accuracy.eval(feed_dict={x:test_data[0], y_: test_data[1], keep_prob: 1.0}))  # 讲整个测试集进行测试
        train_acc_list.append(train_accuracy)
print("train mean acc:",sum(train_acc_list)/len(train_acc_list))
print("test acc:",accuracy.eval(feed_dict={x:test_data[0], y_: test_data[1], keep_prob: 1.0}))
# 绘制训练集的准确率曲线
plt.plot(train_acc_list)
plt.axis([0,iteration,0,1])
plt.show()
