import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# matplotlib は tensorslow の前でimportすること
# ※ バージョンによっては後でインスールするとエラー出る
import tensorflow as tf

'''
# CUDA を有効にしている時に「UnknownError: Fail to find the dnn implementation」というエラーが
# 出て動かない時はコメントアウトを外し、カーネルを再起動してから実行してください
from tensorflow.compat.v1.keras.backend import set_session
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.log_device_placement = True
sess = tf.compat.v1.Session(config=config)
set_session(sess)
'''

pltimg=True

# パーセプトロン/LSTMブロックの数
N = 3   # 入力層 = 入力信号の個数
K = 2   # 隠れ層 (LSTMブロック)
M = 1   # 出力層

# 信号長
S = 10

# 入力信号
x = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=S*N)
data  = x.reshape(1,S,N)

# LSTMの構築
model = tf.keras.Sequential()
model.add( tf.keras.layers.Input(shape=(S,N)))
model.add( tf.keras.layers.LSTM( K, return_sequences=False))  
model.add( tf.keras.layers.Dense(M, activation='linear') ) 

# 出力
y = model.predict(data)

# モデルの概要表示
model.summary()

print('入力')
plt.plot(range(S),data[0])
if pltimg == True:
    plt.show()
else:
    plt.savefig('data.png')
    
print('\n出力')
print(y)