# scripts/visualize_attention.py
import argparse
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

from src.utils.config_loader import load_config
from src.models.geo_layout_transformer import GeoLayoutTransformer
from src.utils.logging import get_logger

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="可视化来自已训练模型的注意力图。")
    parser.add_argument("--config-file", required=True, help="模型配置文件的路径。")
    parser.add_argument("--model-path", required=True, help="已训练模型检查点的路径。")
    parser.add_argument("--patch-data", required=True, help="区块数据样本（.pt 文件）的路径。")
    args = parser.parse_args()

    logger = get_logger("Attention_Visualizer")

    logger.info("这是一个用于注意力可视化的占位符脚本。")
    logger.info("完整的实现需要加载一个训练好的模型、一个数据样本，然后提取注意力权重。")

    # 1. 加载配置和模型
    # logger.info("正在加载模型...")
    # config = load_config(args.config_file)
    # model = GeoLayoutTransformer(config)
    # model.load_state_dict(torch.load(args.model_path))
    # model.eval()

    # 2. 加载一个数据样本
    # logger.info(f"正在加载数据样本从 {args.patch_data}")
    # sample_data = torch.load(args.patch_data)

    # 3. 注册钩子（Hook）到模型中以提取注意力权重
    # 这是一个复杂的过程，需要访问 nn.MultiheadAttention 模块的前向传播过程。
    # attention_weights = []
    # def hook(module, input, output):
    #     # output[1] 是注意力权重
    #     attention_weights.append(output[1])
    # model.transformer_core.transformer_encoder.layers[0].self_attn.register_forward_hook(hook)

    # 4. 运行一次前向传播以获取权重
    # logger.info("正在运行前向传播...")
    # with torch.no_grad():
    #     # 模型需要修改以支持返回注意力权重，或者通过钩子获取
    #     _ = model(sample_data)

    # 5. 绘制注意力图
    # if attention_weights:
    #     logger.info("正在绘制注意力图...")
    #     # attention_weights[0] 的形状是 [batch_size, num_heads, seq_len, seq_len]
    #     # 我们取第一项，并在所有头上取平均值
    #     avg_attention = attention_weights[0][0].mean(dim=0).cpu().numpy()
    #     plt.figure(figsize=(10, 10))
    #     sns.heatmap(avg_attention, cmap='viridis')
    #     plt.title("区块之间的平均注意力图")
    #     plt.xlabel("区块索引")
    #     plt.ylabel("区块索引")
    #     plt.show()
    # else:
    #     logger.warning("未能提取注意力权重。")

if __name__ == "__main__":
    main()