from functools import partial

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, TensorBoard
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

from nets.ssd import SSD300
from nets.ssd_training import MultiboxLoss
from utils.anchors import get_anchors
from utils.callbacks import (ExponentDecayScheduler, LossHistory,
                             ModelCheckpoint)
from utils.dataloader import SSDDatasets
from utils.utils import get_classes
from utils.utils_fit import fit_one_epoch

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

'''
训练自己的目标检测模型一定需要注意以下几点：
1、训练前仔细检查自己的格式是否满足要求，该库要求数据集格式为VOC格式，需要准备好的内容有输入图片和标签
   输入图片为.jpg图片，无需固定大小，传入训练前会自动进行resize。
   灰度图会自动转成RGB图片进行训练，无需自己修改。
   输入图片如果后缀非jpg，需要自己批量转成jpg后再开始训练。

   标签为.xml格式，文件中会有需要检测的目标信息，标签文件和输入图片文件相对应。

2、训练好的权值文件保存在logs文件夹中，每个epoch都会保存一次，如果只是训练了几个step是不会保存的，epoch和step的概念要捋清楚一下。
   在训练过程中，该代码并没有设定只保存最低损失的，因此按默认参数训练完会有100个权值，如果空间不够可以自行删除。
   这个并不是保存越少越好也不是保存越多越好，有人想要都保存、有人想只保存一点，为了满足大多数的需求，还是都保存可选择性高。

3、损失值的大小用于判断是否收敛，比较重要的是有收敛的趋势，即验证集损失不断下降，如果验证集损失基本上不改变的话，模型基本上就收敛了。
   损失值的具体大小并没有什么意义，大和小只在于损失的计算方式，并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点，可以直接到对应的损失函数里面除上10000。
   训练过程中的损失值会保存在logs文件夹下的loss_%Y_%m_%d_%H_%M_%S文件夹中

4、调参是一门蛮重要的学问，没有什么参数是一定好的，现有的参数是我测试过可以正常训练的参数，因此我会建议用现有的参数。
   但是参数本身并不是绝对的，比如随着batch的增大学习率也可以增大，效果也会好一些；过深的网络不要用太大的学习率等等。
   这些都是经验上，只能靠各位同学多查询资料和自己试试了。
'''  
if __name__ == "__main__":
    #----------------------------------------------------#
    #   是否使用eager模式训练
    #----------------------------------------------------#
    eager           = False
    #--------------------------------------------------------#
    #   训练前一定要修改classes_path，使其对应自己的数据集
    #--------------------------------------------------------#
    classes_path    = 'model_data/voc_classes.txt'
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    #   权值文件的下载请看README，可以通过网盘下载。模型的 预训练权重 对不同数据集是通用的，因为特征是通用的。
    #   模型的 预训练权重 比较重要的部分是 主干特征提取网络的权值部分，用于进行特征提取。
    #   预训练权重对于99%的情况都必须要用，不用的话主干部分的权值太过随机，特征提取效果不明显，网络训练的结果也不会好
    #
    #   如果训练过程中存在中断训练的操作，可以将model_path设置成logs文件夹下的权值文件，将已经训练了一部分的权值再次载入。
    #   同时修改下方的 冻结阶段 或者 解冻阶段 的参数，来保证模型epoch的连续性。
    #   
    #   当model_path = ''的时候不加载整个模型的权值。
    #
    #   此处使用的是整个模型的权重，因此是在train.py进行加载的。
    #   如果想要让模型从主干的预训练权值开始训练，则设置model_path为主干网络的权值，此时仅加载主干。
    #   如果想要让模型从0开始训练，则设置model_path = ''，Freeze_Train = Fasle，此时从0开始训练，且没有冻结主干的过程。
    #   一般来讲，从0开始训练效果会很差，因为权值太过随机，特征提取效果不明显。
    #
    #   网络一般不从0开始训练，至少会使用主干部分的权值，有些论文提到可以不用预训练，主要原因是他们 数据集较大 且 调参能力优秀。
    #   如果一定要训练网络的主干部分，可以了解imagenet数据集，首先训练分类模型，分类模型的 主干部分 和该模型通用，基于此进行训练。
    #----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
    model_path      = ''
    #------------------------------------------------------#
    #   输入的shape大小
    #------------------------------------------------------#
    input_shape     = [300, 300]
    #----------------------------------------------------#
    #   可用于设定先验框的大小，默认的anchors_size
    #   是根据voc数据集设定的，大多数情况下都是通用的！
    #   如果想要检测小物体，可以修改anchors_size
    #   一般调小浅层先验框的大小就行了！因为浅层负责小物体检测！
    #   比如anchors_size = [21, 45, 99, 153, 207, 261, 315]
    #----------------------------------------------------#
    anchors_size    = [30, 60, 111, 162, 213, 264, 315]

    #----------------------------------------------------#
    #   训练分为两个阶段，分别是冻结阶段和解冻阶段。
    #   显存不足与数据集大小无关，提示显存不足请调小batch_size。
    #   受到BatchNorm层影响，batch_size最小为2，不能为1。
    #----------------------------------------------------#
    #----------------------------------------------------#
    #   冻结阶段训练参数
    #   此时模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变
    #   占用的显存较小，仅对网络进行微调
    #----------------------------------------------------#
    Init_Epoch          = 0
    Freeze_Epoch        = 50
    Freeze_batch_size   = 8
    Freeze_lr           = 5e-4
    #----------------------------------------------------#
    #   解冻阶段训练参数
    #   此时模型的主干不被冻结了，特征提取网络会发生改变
    #   占用的显存较大，网络所有的参数都会发生改变
    #----------------------------------------------------#
    UnFreeze_Epoch      = 100
    Unfreeze_batch_size = 8
    Unfreeze_lr         = 1e-4
    #------------------------------------------------------#
    #   是否进行冻结训练，默认先冻结主干训练后解冻训练。
    #------------------------------------------------------#
    Freeze_Train        = False
    #------------------------------------------------------#
    #   用于设置是否使用多线程读取数据，1代表关闭多线程
    #   开启后会加快数据读取速度，但是会占用更多内存
    #   keras里开启多线程有些时候速度反而慢了许多
    #   在IO为瓶颈的时候再开启多线程，即GPU运算速度远大于读取图片的速度。
    #   在eager模式为False有效
    #------------------------------------------------------#
    num_workers         = 1
    #----------------------------------------------------#
    #   获得图片路径和标签
    #----------------------------------------------------#
    train_annotation_path   = '2012_train.txt'
    val_annotation_path     = '2012_val.txt'

    #----------------------------------------------------#
    #   获取classes和anchor
    #----------------------------------------------------#
    class_names, num_classes = get_classes(classes_path)
    num_classes += 1
    anchors = get_anchors(input_shape, anchors_size)

    #----------------------------------------------------#
    #   获取classes和anchor
    #----------------------------------------------------#
    class_names, num_classes = get_classes(classes_path)
    num_classes += 1
    anchors = get_anchors(input_shape, anchors_size)

    model = SSD300((input_shape[0], input_shape[1], 3), num_classes)
    if model_path != '':
        #------------------------------------------------------#
        #   载入预训练权重
        #------------------------------------------------------#
        print('Load weights {}.'.format(model_path))
        model.load_weights(model_path, by_name=True, skip_mismatch=True)

    #-------------------------------------------------------------------------------#
    #   训练参数的设置
    #   logging表示tensorboard的保存地址
    #   checkpoint用于设置权值保存的细节，period用于修改多少epoch保存一次
    #   reduce_lr用于设置学习率下降的方式
    #   early_stopping用于设定早停，val_loss多次不下降自动结束训练，表示模型基本收敛
    #-------------------------------------------------------------------------------#
    logging         = TensorBoard(log_dir = 'logs/')
    checkpoint      = ModelCheckpoint('logs/ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5',
                        monitor = 'val_loss', save_weights_only = True, save_best_only = False, period = 1)
    reduce_lr       = ExponentDecayScheduler(decay_rate = 0.94, verbose = 1)
    early_stopping  = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=1)
    loss_history    = LossHistory('logs/')

    multiloss       = MultiboxLoss(num_classes, neg_pos_ratio=3.0).compute_loss
    #---------------------------#
    #   读取数据集对应的txt
    #---------------------------#
    with open(train_annotation_path) as f:
        train_lines = f.readlines()
    with open(val_annotation_path) as f:
        val_lines   = f.readlines()
    num_train   = len(train_lines)
    num_val     = len(val_lines)

    if Freeze_Train:
        freeze_layers = 17
        for i in range(freeze_layers): model.layers[i].trainable = False
        print('Freeze the first {} layers of total {} layers.'.format(freeze_layers, len(model.layers)))

    #------------------------------------------------------#
    #   主干特征提取网络特征通用，冻结训练可以加快训练速度
    #   也可以在训练初期防止权值被破坏。
    #   Init_Epoch为起始世代
    #   Freeze_Epoch为冻结训练的世代
    #   Unfreeze_Epoch总训练世代
    #   提示OOM或者显存不足请调小Batch_size
    #------------------------------------------------------#
    if True:
        batch_size  = Freeze_batch_size
        lr          = Freeze_lr
        start_epoch = Init_Epoch
        end_epoch   = Freeze_Epoch

        epoch_step          = num_train // batch_size
        epoch_step_val      = num_val // batch_size

        if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0:
            raise ValueError('数据集过小，无法进行训练，请扩充数据集。')

        train_dataloader    = SSDDatasets(train_lines, input_shape, anchors, batch_size, num_classes, train = True)
        val_dataloader      = SSDDatasets(val_lines, input_shape, anchors, batch_size, num_classes, train = False)

        print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))
        if eager:
            gen         = tf.data.Dataset.from_generator(partial(train_dataloader.generate), (tf.float32, tf.float32))
            gen_val     = tf.data.Dataset.from_generator(partial(val_dataloader.generate), (tf.float32, tf.float32))

            gen     = gen.shuffle(buffer_size = batch_size).prefetch(buffer_size = batch_size)
            gen_val = gen_val.shuffle(buffer_size = batch_size).prefetch(buffer_size = batch_size)

            lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
                initial_learning_rate = lr, decay_steps = epoch_step, decay_rate=0.94, staircase=True)
            
            optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate = lr_schedule)
            for epoch in range(start_epoch, end_epoch):
                fit_one_epoch(model, multiloss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, 
                            end_epoch)
        else:
            model.compile(optimizer=Adam(lr = lr), loss = MultiboxLoss(num_classes, neg_pos_ratio=3.0).compute_loss)
            model.fit_generator(
                generator           = train_dataloader,
                steps_per_epoch     = epoch_step,
                validation_data     = val_dataloader,
                validation_steps    = epoch_step_val,
                epochs              = end_epoch,
                initial_epoch       = start_epoch,
                use_multiprocessing = True if num_workers > 1 else False,
                workers             = num_workers,
                callbacks           = [logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping, loss_history]
            )


    if Freeze_Train:
        for i in range(freeze_layers): model.layers[i].trainable = True

    if True:
        batch_size  = Unfreeze_batch_size
        lr          = Unfreeze_lr
        start_epoch = Freeze_Epoch
        end_epoch   = UnFreeze_Epoch

        epoch_step          = num_train // batch_size
        epoch_step_val      = num_val // batch_size

        if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0:
            raise ValueError('数据集过小，无法进行训练，请扩充数据集。')

        train_dataloader    = SSDDatasets(train_lines, input_shape, anchors, batch_size, num_classes, train = True)
        val_dataloader      = SSDDatasets(val_lines, input_shape, anchors, batch_size, num_classes, train = False)

        print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))
        if eager:
            gen         = tf.data.Dataset.from_generator(partial(train_dataloader.generate), (tf.float32, tf.float32))
            gen_val     = tf.data.Dataset.from_generator(partial(val_dataloader.generate), (tf.float32, tf.float32))

            gen     = gen.shuffle(buffer_size = batch_size).prefetch(buffer_size = batch_size)
            gen_val = gen_val.shuffle(buffer_size = batch_size).prefetch(buffer_size = batch_size)

            lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
                initial_learning_rate = lr, decay_steps = epoch_step, decay_rate=0.94, staircase=True)
            
            optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate = lr_schedule)
            for epoch in range(start_epoch, end_epoch):
                fit_one_epoch(model, multiloss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, 
                            end_epoch)
        else:
            model.compile(optimizer=Adam(lr = lr), loss = MultiboxLoss(num_classes, neg_pos_ratio=3.0).compute_loss)
            model.fit_generator(
                generator           = train_dataloader,
                steps_per_epoch     = epoch_step,
                validation_data     = val_dataloader,
                validation_steps    = epoch_step_val,
                epochs              = end_epoch,
                initial_epoch       = start_epoch,
                use_multiprocessing = True if num_workers > 1 else False,
                workers             = num_workers,
                callbacks           = [logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping, loss_history]
            )
