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# 训练简单的神经网络,并显示运行时间
# 数据集：mnnist
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"""from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import datetime
starttime = datetime.datetime.now()

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Import data
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS
flags.DEFINE_string('data_dir', '/learn/tensorflow/python/data/', 'Directory for storing data') # 把数据放在/data文件夹中
mnist_data = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)   # 读取数据集

# 建立抽象模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 占位符
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
a = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数和训练方法
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(a), reduction_indices=[1]))  # 损失函数为交叉熵，学习速率要设为0.3量级
#cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(a))   # 损失函数为交叉熵
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3) # 梯度下降法，学习速率要设为0.001量级
train_next = optimizer.minimize(cross_entropy) # 训练目标：最小化损失函数

# Train
sess = tf.InteractiveSession()      # 建立交互式会话
# tf.global_variables_initializer().run()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist_data.train.next_batch(100) # 随机抓取100个数据
#    train_next.run({x: batch_xs, y: batch_ys})
    sess.run(train_next, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

#测试
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(a, 1), tf.argmax(y, 1))
# tf.cast先将数据转换成float，防止求平均不准确:比如 tf.float32就是正确，写成tf.float16导致不准确，超出范围。
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, 'float'))
print(sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist_data.test.images,y:mnist_data.test.labels}))

endtime=datetime.datetime.now()
print('total time endtime-starttime:', endtime-starttime)"""

"""由于tensorflow更新至了2.0,1.0的方法许多已经被合并调整后弃用了,所以使用chatgpt更新了2.0版本的代码如下"""

# 导入 TensorFlow 和相关的 Keras 类和函数
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import datetime

# 加载 MNIST 数据集，这是一个手写数字的图像数据集，用于训练和测试机器学习模型。
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 对数据进行归一化处理，将像素值从 [0, 255] 缩放到 [0, 1] 区间，这有助于模型的训练。
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 将图像数据从 28x28 的矩阵形式转换成 784 维的向量形式。
x_train = x_train.reshape(-1, 784)
x_test = x_test.reshape(-1, 784)

# 将标签转换为 one-hot 编码，这是将分类标签转换为仅在对应类的位置为 1，其余为 0 的向量。
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 创建一个 Sequential 模型。这是一种线性堆叠的模型，您可以通过在列表中添加层来构建模型。
model = Sequential([
    Dense(10, activation='softmax', input_shape=(784,))
])

# 编译模型。这一步设置了模型的优化器、损失函数和评估指标。
# - 使用 SGD（随机梯度下降）优化器。
# - 损失函数使用 categorical_crossentropy，适用于多分类问题。
# - 评估指标使用准确率（accuracy）。
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.3), 
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 记录训练开始时间。
starttime = datetime.datetime.now()

# 训练模型。这里使用 fit 方法对模型进行训练。
# - x_train 和 y_train 是训练数据和标签。
# - epochs=10 表示总共训练 10 个周期。
# - batch_size=100 指定每次梯度更新时使用的样本数量。
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=100)

# 记录训练结束时间。
endtime = datetime.datetime.now()

# 在测试集上评估模型性能。
# - x_test 和 y_test 是测试数据和标签。
# 这里返回的是模型在测试数据上的损失值和准确率。
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test Accuracy: {accuracy}")

# 打印总的训练时间。
print('Total time (endtime - starttime):', endtime - starttime)