import unittest, ast, importlib.util, types
import torch
import torch.nn as nn

# ---------- tiny utils ----------
def _dynamic(tc, ok, ok_msg, fail_msg):
    tc._testMethodName = ok_msg if ok else fail_msg
    (tc.assertTrue if ok else tc.fail)(tc._testMethodName)

def _load_user_source():
    spec = importlib.util.find_spec("user_code")
    if spec is None or not spec.origin:
        raise FileNotFoundError("Cannot locate user_code module file")
    with open(spec.origin, "r", encoding="utf-8") as f:
        return f.read()

def _extract_class(src, name):
    tree = ast.parse(src)
    for node in tree.body:
        if isinstance(node, ast.ClassDef) and node.name == name:
            return node
    return None

def _compile_class(class_node):
    mod = types.ModuleType("isolated_user_lstm")
    mod.torch = torch
    mod.nn = nn
    m = ast.Module(body=[class_node], type_ignores=[])
    ast.fix_missing_locations(m)
    code = compile(m, filename="<isolated>", mode="exec")
    exec(code, mod.__dict__)
    return mod

def _attr_chain(node):
    parts = []
    while isinstance(node, ast.Attribute):
        parts.append(node.attr)
        node = node.value
    if isinstance(node, ast.Name):
        parts.append(node.id)
    return ".".join(reversed(parts)) if parts else None

def _find_assign_calls(src, targets):
    tree = ast.parse(src)
    found = {}
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.Assign) and isinstance(node.value, ast.Call):
            callee = _attr_chain(node.value.func)
            for t in node.targets:
                if isinstance(t, ast.Name) and t.id in targets:
                    found[t.id] = callee
    return found

# ---------- tests ----------
class TestSentimentLSTM_NoImport(unittest.TestCase):

    def test_architecture_and_forward(self):
        reasons = []
        try:
            src = _load_user_source()
        except Exception as e:
            _dynamic(self, False, "", f"Cannot read user_code: {e}")
            return

        cls = _extract_class(src, "SentimentLSTM")
        if cls is None:
            _dynamic(self, False, "", "Class SentimentLSTM is not defined")
            return

        try:
            iso = _compile_class(cls)
            Model = getattr(iso, "SentimentLSTM")
            # Expected hyperparams from task
            vocab_size = 1000
            embedding_dim = 100
            hidden_size = 128
            num_layers = 1
            output_size = 1

            model = Model(vocab_size, embedding_dim, hidden_size, num_layers, output_size)

            # Layer checks
            emb = getattr(model, "embedding", None)
            lstm = getattr(model, "lstm", None)
            fc   = getattr(model, "fc", None)

            if not isinstance(emb, nn.Embedding):
                reasons.append("embedding layer must be nn.Embedding")
            else:
                if emb.num_embeddings != vocab_size:
                    reasons.append(f"embedding.num_embeddings {emb.num_embeddings} â  {vocab_size}")
                if emb.embedding_dim != embedding_dim:
                    reasons.append(f"embedding.embedding_dim {emb.embedding_dim} â  {embedding_dim}")

            if not isinstance(lstm, nn.LSTM):
                reasons.append("lstm layer must be nn.LSTM")
            else:
                if not getattr(lstm, "batch_first", False):
                    reasons.append("lstm must use batch_first=True")
                if lstm.input_size != embedding_dim:
                    reasons.append(f"lstm.input_size {lstm.input_size} â  {embedding_dim}")
                if lstm.hidden_size != hidden_size:
                    reasons.append(f"lstm.hidden_size {lstm.hidden_size} â  {hidden_size}")
                if lstm.num_layers != num_layers:
                    reasons.append(f"lstm.num_layers {lstm.num_layers} â  {num_layers}")

            if not (isinstance(fc, nn.Linear) and fc.in_features == hidden_size and fc.out_features == output_size):
                reasons.append("fc must be Linear(hidden_size â output_size)")

            # Forward shape on integer token IDs
            with torch.no_grad():
                X = torch.randint(0, vocab_size, (8, 50), dtype=torch.long)  # (batch, seq_len)
                logits = model(X)  # (batch, 1)
            if not (isinstance(logits, torch.Tensor) and logits.shape == (8, 1)):
                reasons.append(f"forward output shape {tuple(logits.shape)} â  (8, 1)")
        except Exception as e:
            reasons.append(f"forward failed: {e}")

        _dynamic(self,
                 len(reasons) == 0,
                 "PASS: architecture & forward are correct",
                 "FAIL: " + "; ".join(reasons))

    def test_loss_and_optimizer_ast(self):
        # AST-based check: BCEWithLogitsLoss and Adam must be declared
        try:
            src = _load_user_source()
        except Exception as e:
            _dynamic(self, False, "", f"Cannot read user_code: {e}")
            return

        assigns = _find_assign_calls(src, {"criterion", "optimizer"})
        reasons = []

        crit = assigns.get("criterion")
        opt  = assigns.get("optimizer")

        valid_crit = crit in {"nn.BCEWithLogitsLoss", "torch.nn.BCEWithLogitsLoss"}
        valid_opt  = opt in {"optim.Adam", "torch.optim.Adam"}

        if not valid_crit:
            reasons.append(f"criterion must be BCEWithLogitsLoss; found {crit!r}")
        if not valid_opt:
            reasons.append(f"optimizer must be Adam; found {opt!r}")

        _dynamic(self,
                 len(reasons) == 0,
                 "PASS: criterion & optimizer are declared (AST)",
                 "FAIL: " + "; ".join(reasons))


test_code.py

Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

Présente les limites des réseaux neuronaux traditionnels pour les données séquentielles et introduit les principes fondamentaux des réseaux neuronaux récurrents. Explique l’architecture des RNN, leurs types et la mise en œuvre étape par étape à travers des exemples simples et un défi de programmation.

Explore les défis courants de l'entraînement tels que la disparition et l'explosion des gradients. Présente des variantes avancées des RNN, notamment LSTM et GRU, en mettant en avant leurs mécanismes internes et leurs cas d'utilisation, avec des exemples pratiques d'implémentation pour chacune.

Se concentre sur le traitement et la prévision des données de séries temporelles à l'aide de modèles basés sur les RNN. Inclut le chargement des données, les techniques de prétraitement, l'entraînement des modèles et l'évaluation des performances, avec un accent sur la comparaison des architectures LSTM et GRU.

Démontre l'application des RNN aux tâches de classification de texte. Couvre les concepts fondamentaux du NLP, les méthodes d'encodage de texte, les étapes de préparation des données et la construction d'un modèle basé sur LSTM pour la prédiction de sentiment.

Défi : Création d'un LSTM pour l'Analyse de Sentiment

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