import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tqdm as tqdm

# ####  1. 生成变量监控信息并定义生成监控信息日志的操作。

SUMMARY_DIR = "log"
BATCH_SIZE = 100
TRAIN_STEPS = 500


# var给出了需要记录的张量,name给出了在可视化结果中显示的图表名称，这个名称一般和变量名一致
def variable_summaries(var, name):
    # 将生成监控信息的操作放在同一个命名空间下
    with tf.name_scope('summaries'):
        # 通过tf.summary.histogram函数记录张量中元素的取值分布
        tf.summary.histogram(name, var)

        # 计算变量的平均值，并定义生成平均值信息日志的操作，记录变量平均值信息的日志标签名
        # 在相同命名空间中的监控指标会被整合到同一栏中，name则给出了当前监控指标属于哪一个变量
        mean = tf.reduce_mean(var)
        tf.summary.scalar('mean/' + name, mean)
        # 计算变量的标准差，并定义生成其日志文件的操作
        stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))
        tf.summary.scalar('stddev/' + name, stddev)


# #### 2. 生成一层全链接的神经网络。
def nn_layer(input_tensor, input_dim, output_dim, layer_name, act=tf.nn.relu):
    with tf.name_scope(layer_name):
        # 声明神经网络边上的权值，并调用权重监控信息日志的函数
        with tf.name_scope('weights'):
            weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([input_dim, output_dim], stddev=0.1))
            variable_summaries(weights, layer_name + '/weights')
        # 声明神经网络边上的偏置，并调用偏置监控信息日志的函数
        with tf.name_scope('biases'):
            biases = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[output_dim]))
            variable_summaries(biases, layer_name + '/biases')
        with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
            preactivate = tf.matmul(input_tensor, weights) + biases
            # 记录神经网络节点输出在经过激活函数之前的分布
            tf.summary.histogram(layer_name + '/pre_activations', preactivate)
        activations = act(preactivate, name='activation')

        # 记录神经网络节点输出在经过激活函数之后的分布。
        tf.summary.histogram(layer_name + '/activations', activations)
        return activations


def main():
    mnist = input_data.read_data_sets("./MNIST_data", one_hot=True)

    with tf.name_scope('input'):
        x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x-input')
        y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y-input')

    with tf.name_scope('input_reshape'):
        image_shaped_input = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
        tf.summary.image('input', image_shaped_input, 10)
        # 将输入变量还原成图片的像素矩阵，并通过tf.summary.image函数定义将当前的图片信息写入日志的操作

    hidden1 = nn_layer(x, 784, 500, 'layer1')
    y = nn_layer(hidden1, 500, 10, 'layer2', act=tf.identity)

    with tf.name_scope('cross_entropy'):
        cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=y_))
        tf.summary.scalar('cross_entropy', cross_entropy)

    with tf.name_scope('train'):
        train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)
    # 如果在sess.run时给定的数据是训练batch,那么得到的正确率就是在当前模型在验证或者测试数据上的正确率
    with tf.name_scope('accuracy'):
        with tf.name_scope('correct_prediction'):
            correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
        with tf.name_scope('accuracy'):
            accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
        tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)
    # tf.scalar_summary,tf.histogram_summary,tf.image_summary函数都不会立即执行，需要通过sess.run来调用这些函数
    # 因为程序重定义的写日志的操作非常多，意义调用非常麻烦，所以Tensorflow提供了tf.merge_all_summaries函数来整理所有的日志生成操作。
    # 在Tensorflow程序执行的过程中只需要运行这个操作就可以将代码中定义的所有日志生成操作全部执行一次，从而将所有日志文件写入文件。
    merged = tf.summary.merge_all()

    with tf.Session() as sess:
        # 初始化写日志的writer,并将当前的Tensorflow计算图写入日志
        summary_writer = tf.summary.FileWriter(SUMMARY_DIR, sess.graph)
        tf.global_variables_initializer().run()

        for i in tqdm.tqdm(range(TRAIN_STEPS)):
            xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
            # 运行训练步骤以及所有的日志生成操作，得到这次运行的日志。
            summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict={x: xs, y_: ys})
            # 将得到的所有日志写入日志文件，这样TensorBoard程序就可以拿到这次运行所对应的
            # 运行信息。
            summary_writer.add_summary(summary, i)


    summary_writer.close()


if __name__ == '__main__':
    main()
