from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets(local_dir, one_hot=True)

mnist.train.images.shape,mnist.test.images.shape,mnist.test.labels.shape

plt.matshow(mnist.train.images[1,:].reshape(28,28),cmap='gray')

mnist.train.labels[1]

mnist.train.next_batch(100)[1].shape

mnist.train.images[123:124,:].shape

mnist.train._num_examples

mnist.train.next_batch

"""
Explanation: Dane MNIST
Dostęp do danych MNIST jest ułatwniony w tensorflow poprzez moduł tensorflow.examples.tutorials.mnist. 
Można korzystać w sposób bezpośredni, albo przez next_batch, przykłady:
End of explanation
"""


x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
#W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
W = tf.Variable( tf.truncated_normal([784, 10], stddev=0.1,dtype=tf.float32) )
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

"""
Explanation: Budowa sieci (grafu obliczeniowego w tf)

obrazek reprezentowany jak wektor o długości 784.
budujemy jednowarstwową sieć 
warstwa wyjściowa  to 10 percetpronów
używamy funkcji softmax na wyjsciu (zamiast np. max).
x jest placeholderem dla pewnej nieustalonej liczby obrazków
End of explanation
"""


y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
#y = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(x, W) + b)
#y = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b)
#y = tf.matmul(x, W) + b

"""
Explanation: Sieć jest definiowana jedną linią w tensorflow:
Jak działa softmax?
End of explanation
"""


y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
norm =  tf.norm(y_ - y)


train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(cross_entropy)


correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True)
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.05
sess = tf.InteractiveSession(config=config)
tf.global_variables_initializer().run()

"""
Explanation: Niech y_ będzie zawieram poprawą odpowiedź (label), jako funkcję kosztu możemy zastosować cross entropię lub zwykła normę.
End of explanation
"""


sess.run(y,feed_dict={x: mnist.train.images[123:124,:], y_: mnist.train.labels[123:124,:]})

sess.run(norm,feed_dict={x: mnist.train.images[123:124,:], y_: mnist.train.labels[123:124,:]})

"""
Explanation: Przetestujmy przepuszczenie jednego obrazka przez sieć i obliczenie np. normy:
Uwaga - na wejsciu musi być tensor z dwoma indeskami, więc jeśli chcemy przetworzyc dokładnie jeden obrazek to zamiast shate (784,) trzeba dać (1,784). Sprawdź różnicę między:
mnist.train.images[123:124,:].shape
mnist.train.images[123,:].shape
End of explanation
"""


%%time 
hst = []
hst2 = []
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    hst2.append(  sess.run(cross_entropy, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}))
    hst.append(  sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}))


plt.plot(hst)
plt.plot(hst2,'r')
plt.axhline(1.0,color='black', linestyle='--')

"""
Explanation: Learning !

tf.global_variables_initializer().run() resetuje wszystkie W i b - jeśli chcemy kontynuować uczenie to trzeba to wyrzucić.
stosujemy Stochastic Gradient Descent dla 100 szt. danych w jednym kroku
End of explanation
"""


print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.train.images, y_: mnist.train.labels}))

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

"""
Explanation: Własności wytrenowanej sieci

dokładność na całym zbiorze trenującym 
dokładność na danych których sieć nigdy nie widziała ( mamy 10tys. danych w mnist.test )
End of explanation
"""


W_local,b_local = W.eval(),b.eval()

ith = 21
x_in = mnist.test.images[ith]
print(np.argmax(np.dot(x_in,W_local)+b_local))
print(np.argmax(mnist.test.labels[ith]))

"""
Explanation: Klasyfikowanie wytrenowaną siecią.
Ponieważ sieć jest prosta możemy łatwo wykonać klasyfikaję danego obrazka wykorzystując operacje w numpy:
End of explanation
"""


plt.matshow(x_in.reshape(28,28),cmap='gray')

errors = [] 
for ith in range(mnist.test.num_examples):
    x_in = mnist.test.images[ith]
    prediction = np.argmax(np.dot(x_in,W_local)+b_local)
    label = np.argmax(mnist.test.labels[ith])
    if prediction!=label:
        #print(ith,prediction,label)
        errors.append([prediction,label,x_in.reshape(28,28)]) 
print( len(errors))

from time import sleep

#Imports for visualization
import PIL.Image
from io import BytesIO
from IPython.display import clear_output, Image, display
def DisplayArray(a, fmt='png', rng=[0,1]):
    """Display an array as a picture."""
    a = (a - rng[0])/float(rng[1] - rng[0])*255
    a = np.uint8(np.clip(a, 0, 255))
    f = BytesIO()
    PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)
    display(Image(data=f.getvalue()))

for er in errors[:12]:
    print("zamiast ",er[1], "sieć odczytała",er[0],end="")
    DisplayArray(er[2])
    sleep(0.25)
    clear_output(wait=True)

"""
Explanation: Zobaczmy ten obrazek:
End of explanation
"""


def softmax(x):
    return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x))

p = np.array([0.1,1,1,3,5,6])
print(p)
print(softmax(p),np.sum(softmax(p)))

"""
Explanation: Jak działa softmax
End of explanation
"""


