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

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTM y GRU utilizando PyTorch. Adquiere experiencia práctica en el procesamiento de datos secuenciales para aplicaciones reales. Aplica estos modelos potentes para abordar desafíos del mundo real en la predicción de series temporales y diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Aborda las limitaciones de las redes neuronales tradicionales para datos secuenciales e introduce los fundamentos de las Redes Neuronales Recurrentes. Explica la arquitectura de las RNN, sus tipos y la implementación paso a paso mediante ejemplos básicos y un desafío de codificación.

Explora desafíos comunes de entrenamiento como los gradientes desvanecientes y explosivos. Presenta variantes avanzadas de RNN, incluyendo LSTM y GRU, destacando sus mecanismos internos y casos de uso, con ejemplos prácticos de implementación para cada una.

Se centra en el procesamiento y la predicción de datos de series temporales utilizando modelos basados en RNN. Incluye carga de datos, técnicas de preprocesamiento, entrenamiento de modelos y evaluación del rendimiento, con énfasis en la comparación de las arquitecturas LSTM y GRU.

Demuestra la aplicación de RNN a tareas de clasificación de texto. Cubre conceptos fundamentales de PLN, métodos de codificación de texto, pasos de preparación de datos y construcción de un modelo basado en LSTM para la predicción de sentimientos.

Desafío: Construcción de una LSTM para Análisis de Sentimientos

Solución

Desafío: Construcción de una LSTM para Análisis de Sentimientos

Solución