import os

from argparse import ArgumentParser


def get_args():
    parser = ArgumentParser(description="Regularized LSTM for text classification with Regularization")
    parser.add_argument('--no_cuda', action='store_false', help='do not use cuda', dest='cuda')
    parser.add_argument('--gpu', type=int, default=0, help="Use -1 for CPU")
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=50)
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1024)
    parser.add_argument('--bidirectional', action='store_true')
    parser.add_argument('--bottleneck_layer', action='store_true')
    parser.add_argument('--single_label', action='store_true')
    parser.add_argument('--num_layers', type=int, default=2)
    parser.add_argument('--hidden_dim', type=int, default=256)
    parser.add_argument('--mode', type=str, default='static', choices=['rand', 'static', 'non-static'])
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001)
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=3435)
    parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Reuters', choices=['SST-1', 'SST-2', 'Reuters', 'AAPD', 'IMDB', 'Yelp2014'])
    parser.add_argument('--resume_snapshot', type=str, default=None)
    parser.add_argument('--dev_every', type=int, default=30)
    parser.add_argument('--log_every', type=int, default=10)
    parser.add_argument('--patience', type=int, default=5)
    parser.add_argument('--save_path', type=str, default='lstm_regularization/saves')
    parser.add_argument('--words_dim', type=int, default=300)
    parser.add_argument('--embed_dim', type=int, default=300)
    parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.5)
    parser.add_argument('--epoch_decay', type=int, default=15)
    parser.add_argument('--data_dir', help='word vectors directory',
                        default=os.path.join(os.pardir, 'Castor-data', 'datasets'))
    parser.add_argument('--word_vectors_dir', help='word vectors directory',
                        default=os.path.join(os.pardir, 'Castor-data', 'embeddings', 'word2vec'))
    parser.add_argument('--word_vectors_file', help='word vectors filename', default='GoogleNews-vectors-negative300.txt')
    parser.add_argument('--trained_model', type=str, default="")
    parser.add_argument('--TAR', type=float, default=0.0, help="Hyperparameter for Temporal Activation Regularization")
    parser.add_argument('--AR', type=float, default=0.0, help="Hyperparameter for Activation Regularization")
    parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=0)
    parser.add_argument('--beta_ema', type=float, default = 0, help="for temporal averaging")
    parser.add_argument('--wdrop', type=float, default=0.0, help="for weight-drop")
    parser.add_argument('--embed_droprate', type=float, default=0.0, help="for embedded droupout")
    args = parser.parse_args()
    return args