#coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class LeNet5(nn.Module):
    # 定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构
    def __init__(self):
        super(LeNet5, self).__init__()
        # 复制并使用LeNet5的父类的初始化方法，即先运行nn.Module的初始化函数
        # self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        #  定义conv1函数的是图像卷积函数：输入为图像（1个频道，即灰度图）,输出为 6张特征图, 卷积核为5x5正方形
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 定义conv2函数的是图像卷积函数：输入为6张特征图,输出为16张特征图, 卷积核为5x5正方形
        #  定义fc1（fullconnect）全连接函数1为线性函数：y = Wx + b，并将16*4*4个节点连接到120个节点上。
        self.fc1 = nn.Linear(400, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        # 定义fc2（fullconnect）全连接函数2为线性函数：y = Wx + b，并将120个节点连接到84个节点上。
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
        # 定义fc3（fullconnect）全连接函数3为线性函数：y = Wx + b，并将84个节点连接到10个节点上。

    # 定义该神经网络的向前传播函数，该函数必须定义，一旦定义成功，向后传播函数也会自动生成（autograd）
    def forward(self, x):
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # 输入x经过卷积conv1之后，经过激活函数ReLU，使用2x2的窗口进行最大池化Max pooling，然后更新到x。
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        # 输入x经过卷积conv2之后，经过激活函数ReLU，使用2x2的窗口进行最大池化Max pooling，然后更新到x。
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        # view函数将张量x变形成一维的向量形式，总特征数并不改变，为接下来的全连接作准备。
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # 输入x经过全连接1，再经过ReLU激活函数，然后更新x
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # 输入x经过全连接2，再经过ReLU激活函数，然后更新x
        x = self.fc3(x)
        # 输入x经过全连接3，然后更新x
        return x

    # 使用num_flat_features函数计算张量x的总特征量，比如x是4*2*2的张量，那么它的特征总量就是16。
    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]
        # 这里为什么要使用[1:],是因为pytorch只接受批输入，也就是说一次性输入好几张图片，那么输入数据张量的维度自然上升到了4维。【1:】让我们把注意力放在后3维上面
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features
