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import os
import json

class Head(object):

    def __init__(self, phase='train'):
        """
            config: dict类型。描述了 任务实例(task instance)+多任务配置文件 中定义超参数
            phase: str类型。运行阶段，目前支持train和predict
            """
        self._stop_gradient = {}
        self._phase = phase
        self._prog = None
        self._results_buffer = []

    @property
    def inputs_attrs(self):
        """描述task_layer需要从reader, backbone等输入对象集合所读取到的输入对象的属性，第一级key为对象集和的名字，如backbone，reader等（后续会支持更灵活的输入），第二级key为对象集和中各对象的属性，包括对象的名字，shape和dtype。当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
        Return:
            dict类型。对各个对象集及其输入对象的属性描述。"""
        raise NotImplementedError()

    @property
    def outputs_attr(self):
        """描述task输出对象的属性，包括对象的名字，shape和dtype。输出对象会被加入到fetch_list中，从而在每个训练/推理step时得到runtime的计算结果，该计算结果会被传入postprocess方法中供用户处理。
        当某个对象为标量数据类型（如str, int, float等）时，shape设置为空列表[]，当某个对象的某个维度长度可变时，shape中的相应维度设置为-1。
        Return:
            dict类型。对各个输入对象的属性描述。注意，训练阶段必须包含名为loss的输出对象。
            """

        raise NotImplementedError()

    @property
    def epoch_inputs_attrs(self):
        return {}

    # def stop_gradient(source, inputs):
    #     # if self._inputs is None:
    #     #     raise Exception('You need to build this head first before stop gradient.')
    #     self._inputs = inputs
    #     for name, var in self._inputs[source].items():
    #         # cur_block = self._prog.current_block()
    #         var = fluid.layers.assign(var)
    #         var.stop_gradient = True
    #         self._inputs[name] = var
    #     return self._inputs

    def build(self, inputs, scope_name=""):
        """建立task_layer的计算图。将符合inputs_attrs描述的来自各个对象集的静态图Variables映射成符合outputs_attr描述的静态图Variable输出。
        Args:
            inputs: dict类型。字典中包含inputs_attrs中的对象名到计算图Variable的映射，inputs中至少会包含inputs_attr中定义的对象
        Return:
           需要输出的计算图变量，输出对象会被加入到fetch_list中，从而在每个训练/推理step时得到runtime的计算结果，该计算结果会被传入postprocess方法中供用户处理。

        """
        raise NotImplementedError()
        

    def batch_postprocess(self, rt_outputs):
        """每个训练或推理step后针对当前batch的task_layer的runtime计算结果进行相关后处理。注意，rt_outputs除了包含build方法，还自动包含了loss的计算结果。"""
        if isinstance(rt_outputs, dict):
            keys = rt_outputs.keys()
            vals = [rt_outputs[k] for k in keys]
            lens = [len(v) for v in vals]
            if len(set(lens)) == 1:
                results = [dict(zip(*[keys, i])) for i in zip(*vals)]
                self._results_buffer.extend(results)
                return results
            else:
                print('WARNING: irregular output results. visualize failed.')
                self._results_buffer.append(rt_outputs)
        return None
        
    def epoch_postprocess(self, post_inputs, output_dir=None):
        if output_dir is not None:
            for i in self._results_buffer:
                print(i)
        else:
            if not os.path.exists(output_dir):
                os.makedirs(output_dir)
            with open(os.path.join(output_dir, self._phase), 'w') as writer:
                for i in self._results_buffer:
                    writer.write(json.dumps(i)+'\n')