# -*- coding: UTF-8 -*-
# !/usr/bin/python
# @time     :2019/6/3 10:51
# @author   :Mo
# @function :train of HAN with baidu-qa-2019 in question title


# linux适配
import pathlib
import sys
import os
project_path = str(pathlib.Path(os.path.abspath(__file__)).parent.parent.parent)
sys.path.append(project_path)
# 地址
from keras_textclassification.conf.path_config import path_model, path_fineture, path_model_dir, path_hyper_parameters
# 训练验证数据地址
from keras_textclassification.conf.path_config import path_baidu_qa_2019_train, path_baidu_qa_2019_valid
# 数据预处理, 删除文件目录下文件
from keras_textclassification.data_preprocess.text_preprocess import PreprocessText, delete_file
# 模型图
from keras_textclassification.m12_HAN.graph import HANGraph as Graph
# 计算时间
import time


def train(hyper_parameters=None, rate=1.0):
    """
        训练函数
    :param hyper_parameters: json, 超参数
    :param rate: 比率, 抽出rate比率语料取训练
    :return: None
    """
    if not hyper_parameters:
        hyper_parameters = {
            'len_max': 30,  # 句子最大长度, 固定 推荐20-50
            'embed_size': 64,  # 字/词向量维度
            'vocab_size': 20000,  # 这里随便填的，会根据代码里修改
            'trainable': True,  # embedding是静态的还是动态的, 即控制可不可以微调
            'level_type': 'char',  # 级别, 最小单元, 字/词, 填 'char' or 'word'
            'embedding_type': 'random',  # 级别, 嵌入类型, 还可以填'xlnet'、'random'、 'bert' or 'word2vec"
            'gpu_memory_fraction': 0.66,  # gpu使用率
            'model': {'label': 17,  # 类别数
                      'batch_size': 64,  # 批处理尺寸, 感觉原则上越大越好,尤其是样本不均衡的时候, batch_size设置影响比较大
                      'dropout': 0.5,  # 随机失活, 概率
                      'decay_step': 100,  # 学习率衰减step, 每N个step衰减一次
                      'decay_rate': 0.9,  # 学习率衰减系数, 乘法
                      'epochs': 20,  # 训练最大轮次
                      'patience': 3,  # 早停,2-3就好
                      'lr': 1e-3,  # 学习率, 对训练会有比较大的影响, 如果准确率一直上不去,可以考虑调这个参数
                      'l2': 1e-6,  # l2正则化
                      'activate_classify': 'softmax',  # 最后一个layer, 即分类激活函数
                      'loss': 'categorical_crossentropy',  # 损失函数
                      'metrics': 'accuracy',  # 保存更好模型的评价标准
                      'is_training': True,  # 训练后者是测试模型
                      'model_path': path_model,  # 模型地址, loss降低则保存的依据, save_best_only=True, save_weights_only=True
                      'path_fineture': path_fineture,  # 保存embedding trainable地址, 例如字向量、词向量、bert向量等
                      'path_hyper_parameters': path_hyper_parameters,  # 模型(包括embedding)，超参数地址,
                      'rnn_type': 'Bidirectional-LSTM',  # type of rnn, select 'LSTM', 'GRU', 'Bidirectional-GRU'
                      'rnn_units': 256,  # RNN隐藏层,
                      'droupout_spatial': 0.2,
                      },
            'embedding': {'layer_indexes': [12],  # bert取的层数,
                          # 'corpus_path': '',     # embedding预训练数据地址,不配则会默认取conf里边默认的地址, keras-bert可以加载谷歌版bert,百度版ernie(需转换，https://github.com/ArthurRizar/tensorflow_ernie),哈工大版bert-wwm(tf框架，https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm)
                          },
            'data': {'train_data': path_baidu_qa_2019_train,  # 训练数据
                     'val_data': path_baidu_qa_2019_valid  # 验证数据
                     },
        }

    # 删除先前存在的模型\embedding微调模型等
    delete_file(path_model_dir)
    time_start = time.time()
    # graph初始化
    graph = Graph(hyper_parameters)
    print("graph init ok!")
    ra_ed = graph.word_embedding
    # 数据预处理
    pt = PreprocessText()
    x_train, y_train = pt.preprocess_label_ques_to_idx(hyper_parameters['embedding_type'],
                                                       hyper_parameters['data']['train_data'],
                                                       ra_ed, rate=rate, shuffle=True)
    x_val, y_val = pt.preprocess_label_ques_to_idx(hyper_parameters['embedding_type'],
                                                   hyper_parameters['data']['val_data'],
                                                   ra_ed, rate=rate, shuffle=True)
    print("data propress ok!")
    print(len(y_train))
    # 训练
    graph.fit(x_train, y_train, x_val, y_val)
    print("耗时:" + str(time.time() - time_start))


if __name__ == "__main__":
    train(rate=0.01)  # sample条件下设为1,否则训练语料可能会很少
    # 注意: 4G的1050Ti的GPU、win10下batch_size=32,len_max=20, gpu<=0.87, 应该就可以bert-fineture了。
    # 全量数据训练一轮(batch_size=32),就能达到80%准确率(验证集), 效果还是不错的
    # win10下出现过错误,gpu、len_max、batch_size配小一点就好:ailed to allocate 3.56G (3822520832 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
    # 参数较多,不适合用bert,会比较慢和OOM

# 第一个epochs升得比较慢,第二个epoch就好,
# 14251/14251 [==============================] - 92s 6ms/step - loss: 1.0172 - acc: 0.7000 - val_loss: 1.3411 - val_acc: 0.6158
# Epoch 00005: val_loss improved from 1.36023 to 1.34107, saving model to
# Epoch 6/20
