import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


# Definição de uma camada de embedding com atenção esparsa para texto
class SparseTextEmbedding(nn.Module):
    """
    Camada de embedding para texto com atenção multi-cabeça.
    Realiza embeddings de tokens de texto e aplica atenção multi-cabeça.
    """

    def __init__(self, num_tokens, emb_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(num_tokens, emb_dim)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(emb_dim, num_heads=8, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.attention(x, x, x)
        return x


# Processador genérico para transformar entradas numéricas em embeddings
class GenericProcessor(nn.Module):
    """
    Processador genérico que transforma entradas numéricas em embeddings.
    Utiliza uma camada linear seguida por uma ativação ReLU.
    """

    def __init__(self, input_dim, emb_dim):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, emb_dim)

    def forward(self, x):
        return F.relu(self.fc(x))


# Especialista em transformador para domínios específicos
class TransformerExpert(nn.Module):
    """
    Especialista em domínio específico usando um encoder Transformer.
    Projetado para processar embeddings e realizar tarefas específicas de domínio.
    """

    def __init__(self, emb_dim, num_heads, num_layers, ff_dim):
        super().__init__()
        transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=emb_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=ff_dim)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layer, num_layers=num_layers)

    def forward(self, x):
        return self.transformer_encoder(x)


# Decodificador Transformer com atenção cruzada
class TransformerDecoderWithCrossAttention(nn.Module):
    """
    Decodificador Transformer com atenção cruzada.
    Combina informações de múltiplas fontes e projeta o resultado final.
    """

    def __init__(self, emb_dim, num_heads, num_layers, ff_dim):
        super().__init__()
        transformer_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=emb_dim, nhead=num_heads, dim_feedforward=ff_dim)
        self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(transformer_layer, num_layers=num_layers)
        self.projection = nn.Linear(emb_dim, emb_dim)

    def forward(self, x, memory):
        output = self.transformer_decoder(x, memory)
        return self.projection(output)


# Modelo principal que incorpora os componentes acima
class EnedinaModel(nn.Module):
    """
    Modelo principal: Enedina.
    Integra diferentes componentes especializados para processar múltiplos tipos de entrada.
    """

    def __init__(self, text_num_tokens, image_input_dim, equation_input_dim, diagram_input_dim, emb_dim=1024,
                 num_heads=16, num_layers=12, ff_dim=4096):
        super().__init__()
        self.text_embedding = SparseTextEmbedding(text_num_tokens, emb_dim)
        self.image_processor = GenericProcessor(image_input_dim, emb_dim)
        self.equation_processor = GenericProcessor(equation_input_dim, emb_dim)
        self.diagram_processor = GenericProcessor(diagram_input_dim, emb_dim)
        self.experts = nn.ModuleList([
            TransformerExpert(emb_dim, num_heads, num_layers, ff_dim) for _ in range(4)
        ])
        self.gate = nn.Linear(emb_dim * 4, 4)
        self.transformer_decoder = TransformerDecoderWithCrossAttention(emb_dim, num_heads, num_layers, ff_dim)

    def forward(self, text_input, image_input, equation_input, diagram_input):
        text_emb = self.text_embedding(text_input)
        image_emb = self.image_processor(image_input).unsqueeze(1)
        equation_emb = self.equation_processor(equation_input).unsqueeze(1)
        diagram_emb = self.diagram_processor(diagram_input).unsqueeze(1)

        # Estrutura dos especialistas
        expert_inputs = [equation_emb, image_emb, diagram_emb, text_emb]
        expert_outputs = []
        for i, expert in enumerate(self.experts):
            expert_output = expert(expert_inputs[i].permute(1, 0, 2))
            expert_outputs.append(expert_output.permute(1, 0, 2)[:, -1, :])

        # Combina as saídas dos especialistas
        combined_expert_outputs = torch.cat(expert_outputs, dim=-1)

        # Calcula os pesos do gate e aplica a combinação ponderada das saídas dos especialistas
        gate_weights = F.softmax(self.gate(combined_expert_outputs), dim=-1)
        expert_outputs_stack = torch.stack(expert_outputs, dim=1)
        combined_output = torch.sum(gate_weights.unsqueeze(-1) * expert_outputs_stack, dim=1)

        # Ajustes de dimensão antes do TransformerDecoder
        combined_output = combined_output.unsqueeze(0)
        text_emb = text_emb.permute(1, 0, 2)

        # Aplica o decodificador Transformer com atenção cruzada
        output = self.transformer_decoder(text_emb, combined_output)

        return output


# Configuração dos parâmetros do modelo e simulação de entrada para testes
text_num_tokens = 200000
image_input_dim = 2048
equation_input_dim = 1024
diagram_input_dim = 1024
batch_size = 4
text_seq_len = 1000
image_seq_len = 10
equation_seq_len = 5
diagram_seq_len = 5

# Inicializa o modelo
model = EnedinaModel(text_num_tokens, image_input_dim, equation_input_dim, diagram_input_dim)

# Gera entradas simuladas
text_input = torch.randint(0, text_num_tokens, (batch_size, text_seq_len))
image_input = torch.randn(batch_size, image_input_dim)
equation_input = torch.randn(batch_size, equation_input_dim)
diagram_input = torch.randn(batch_size, diagram_input_dim)

# Executa o modelo com as entradas simuladas
output = model(text_input, image_input, equation_input, diagram_input)

# Verifica a forma da saída
print("A forma de saída do tensor é:", output.shape)