import sys
import os
import torch
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
from torchvision.utils import save_image

from model import Autoencoder
from model import Generator
from model import Discriminator
from model import AttentiveRNN
from tools.argparser import get_param
from tools.logger import Logger
from tools.dataloader import Dataset

# this function is from https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/dualgan/models.py
def weights_init_normal(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find("Conv") != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
    elif classname.find("BatchNorm2d") != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)
        torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

param = get_param()

logger = Logger()

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False

generator = Generator() # get network values and stuff
discriminator = Discriminator()

if cuda:
    generator.cuda()
    discriminator.cuda()

if load is not False:
    generator.load_state_dict(torch.load("example_path"))
    discriminator.load_state_dict(torch.load("example_path"))
else:
    generator.apply(weights_init_normal)
    discriminator.apply(weights_init_normal)

dataloader = Dataloader




## RNN 따로 돌리고 CPU로 메모리 옳기고
## Autoencoder 따로 돌리고 메모리 옳기고
## 안되는가

## 대충 열심히 GAN 구성하는 코드
## 대충 그래서 weight export해서 inference용과 training용으로 나누는 코드
## 대충 그래서 inference용은 attention map까지 하는 녀석과 deraining까지 하는 녀석 두개가 나오는 코드
## 학습용은 그래서 풀 weight 나옴
## GAN은 학습 시키면 Nash equilibrium ... 나오게 할 수 있으려나?
## 대충 학습은 어떻게 돌려야 되지 하는 코드
## generator에서 튀어 나온 애들을 따로 저장해야 하는건가