# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time:2021/4/30 16:39
# @Author:TimVan
# @File:main.py
# @Software:PyCharm
import numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lr_utils import load_dataset

print("\n")
train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_orig, test_set_y, classes = load_dataset()
index = 25
# # plt.imshow(train_set_x_orig[index])
# # # print("train_set_y=" + str(train_set_y)) #你也可以看一下训练集里面的标签是什么样的。
# # #也是可以的
# # plt.show()
# index = 1
# plt.imshow(test_set_x_orig[index])
# plt.show()


# 打印出当前的训练标签值
# 使用np.squeeze的目的是压缩维度，【未压缩】train_set_y[:,index]的值为[1] , 【压缩后】np.squeeze(train_set_y[:,index])的值为1
# print("【使用np.squeeze：" + str(np.squeeze(train_set_y[:,index])) + "，不使用np.squeeze： " + str(train_set_y[:,index]) + "】")
# 只有压缩后的值才能进行解码操作

# print("y=" + str(train_set_y[:, index])
#       + ", it's a " + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])]
#       .decode("utf-8") + "' picture")

# print("type(train_set_y)="+str(type(train_set_y)))
# print("train_set_y="+train_set_y)


# print(np.shape(train_set_x_orig))
# print(np.shape(train_set_y))
# print(np.shape(test_set_x_orig))
# print(np.shape(test_set_y))

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))

# 为了方便，我们要把维度为（64，64，3）的numpy数组重新构造为（64 x 64 x 3，1）的数组，
# 要乘以3的原因是每张图片是由64x64像素构成的，而每个像素点由（R，G，B）三原色构成的，所以要乘以3。
# 在此之后，我们的训练和测试数据集是一个numpy数组，【每列代表一个平坦的图像】
# ，应该有m_train和m_test列。
#
# 当你想将形状（a，b，c，d）的矩阵X平铺成形状（b * c * d，a）的矩阵X_flatten时，可以使用以下代码：

# X_flatten = X.reshape(X.shape [0]，-1).T ＃X.T是X的转置
print(train_set_x_orig.shape[0])

# 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
# print(train_set_x_flatten.shape)
# print(train_set_x_flatten.shape[0])
# print(train_set_x_flatten)
# 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

# 将数据进行标准化
train_set_x = train_set_x_flatten / 255
test_set_x = test_set_x_flatten / 255


# 建立神经网络的主要步骤是：
# 1、定义模型结构（例如输入特征的数量）
# 2、初始化模型的参数
# 3、循环：
# 3.1 计算当前损失（正向传播）
# 3.2 计算当前梯度（反向传播）
# 3.3 更新参数（梯度下降）
# z=任何大小的标量或numpy数组。
def sigmoid(z):
    return np.exp(z) / (1 + np.exp(z))


# 测试sigmoid()
# print("sigmoid(-1000) = " + str(sigmoid(-10000000)))
# print("sigmoid(0) = " + str(sigmoid(0)))
# print("sigmoid(1000) = " + str(sigmoid(10000000)))
# print("sigmoid(9.2) = " + str(sigmoid(9.2)))


# 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。
# dim = 我们想要的w矢量的大小（或者这种情况下的参数数量）
def initialize_with_zeros(dim):
    w = np.zeros(shape=(dim, 1))
    b = 0
    # 使用断言来确保我要的数据是正确的
    assert (w.shape == (dim, 1))  # w的维度是(dim,1)
    assert (isinstance(b, float) or isinstance(b, int))  # b的类型是float或者是int
    # w  = 维度为（dim，1）的初始化向量。
    # b  = 初始化的标量（对应于偏差）
    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 = X.shape[1]

    # 正向传播
    A = sigmoid(np.dot(w.T, X) + b)  # 计算激活值，请参考公式2。
    cost = (- 1 / m) * np.sum(Y * np.log(A) + (1 - Y) * (np.log(1 - A)))  # 计算成本，请参考公式3和4。

    # 反向传播
    dw = (1 / m) * np.dot(X, (A - Y).T)  # 请参考视频中的偏导公式。
    db = (1 / m) * np.sum(A - Y)  # 请参考视频中的偏导公式。

    # 使用断言确保我的数据是正确的
    assert (dw.shape == w.shape)
    assert (db.dtype == float)
    cost = np.squeeze(cost)
    assert (cost.shape == ())

    # 创建一个字典，把dw和db保存起来。
    grads = {
        "dw": dw,
        "db": db
    }
    return (grads, cost)


# 测试initialize_with_zeros函数
# initialData = initialize_with_zeros(3)
# print(initialData)
# print(initialData[0].shape)
# print(initialData[0])

# 测试一下propagate
# print("====================测试propagate====================")
# # 初始化一些参数
# w = np.array([[1], [2]])
# b = 2
# X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# Y = np.array([[1, 0]])
# grads, cost = propagate(w, b, X, Y)
# print("dw = " + str(grads["dw"]))
# print("db = " + str(grads["db"]))
# print("cost = " + str(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 % 5000 == 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


# 测试optimize
# print("====================测试optimize====================")
# w, b, X, Y = np.array([[1], [2]]), 2, np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[1, 0]])
# params, grads, costs = optimize(w, b, X, Y, num_iterations=50000, learning_rate=0.009, print_cost=True)
# print("w = " + str(params["w"]))
# print("b = " + str(params["b"]))
# print("dw = " + str(grads["dw"]))
# print("db = " + str(grads["db"]))


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]  # 图片的数量
    Y_prediction = np.zeros((1, m))
    w = w.reshape(X.shape[0], 1)

    # 计预测猫在图片中出现的概率
    A = sigmoid(np.dot(w.T, X) + b)
    for i in range(A.shape[1]):
        # 将概率a [0，i]转换为实际预测p [0，i]
        Y_prediction[0, i] = 1 if A[0, i] > 0.5 else 0
    # 使用断言
    assert (Y_prediction.shape == (1, m))
    return Y_prediction


# 测试predict
# print("====================测试predict====================")
# w, b, X, Y = np.array([[1], [2]]), 2, np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[1, 0]])
# print("predictions = " + str(predict(w, b, X)))


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”中检索参数w和b
    w, b = parameters["w"], parameters["b"]

    # 预测测试/训练集的例子
    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====================")
# # 这里加载的是真实的数据，请参见上面的代码部分。
# d = model(train_set_x, train_set_y, test_set_x, test_set_y, num_iterations=2000, learning_rate=0.005, print_cost=True)
#
# #绘制图
# costs = np.squeeze(d['costs'])
# plt.plot(costs)
# plt.ylabel('cost')
# plt.xlabel('iterations (per hundreds)')
# plt.title("Learning rate =" + str(d["learning_rate"]))
# plt.show()


learning_rates = [0.01, 0.001, 0.0001]
models = {}
for i in learning_rates:
    print ("learning rate is: " + str(i))
    models[str(i)] = model(train_set_x, train_set_y, test_set_x, test_set_y, num_iterations = 1500, learning_rate = i, print_cost = False)
    print ('\n' + "-------------------------------------------------------" + '\n')

for i in learning_rates:
    plt.plot(np.squeeze(models[str(i)]["costs"]), label= str(models[str(i)]["learning_rate"]))

plt.ylabel('cost')
plt.xlabel('iterations')

legend = plt.legend(loc='upper center', shadow=True)
frame = legend.get_frame()
frame.set_facecolor('0.90')
plt.show()
