# SillokBert-Scratch 프로젝트 6단계: TensorBoard 로그 추출
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# 'logs' 폴더의 훈련 기록을 텍스트로 확인하기 위해 사용합니다.
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import os
from pathlib import Path
from tensorboard.backend.event_processing import event_accumulator

def export_tensorboard_logs_to_text(log_dir: str):
    """지정된 디렉토리에서 TensorBoard 이벤트 파일을 찾아 스칼라 값을 출력합니다."""
    log_path = Path(log_dir)
    if not log_path.exists() or not log_path.is_dir():
        print(f"[에러] 로그 디렉토리를 찾을 수 없습니다: {log_dir}")
        return

    print(f"--- 6. TensorBoard Log Export ---")
    print(f"대상 디렉토리: {log_dir}")
    
    try:
        event_file = next(log_path.glob("events.out.tfevents.*"))
    except StopIteration:
        print(f"[에러] '{log_dir}'에서 이벤트 파일을 찾을 수 없습니다.")
        return

    acc = event_accumulator.EventAccumulator(str(event_file), size_guidance={'scalars': 0})
    acc.Reload()
    scalar_tags = acc.Tags()['scalars']
    
    print(f"\n추출된 지표: {scalar_tags}")
    print("-" * 40)
    
    for tag in sorted(scalar_tags):
        events = acc.Scalars(tag)
        print(f"\n[지표: {tag}]")
        print("  Step |  Value")
        print("-------|---------")
        for event in events:
            print(f"  {event.step:<5} |  {event.value:.6f}")
    
    print("\n--- 분석 완료 ---")

if __name__ == "__main__":
    # 허깅페이스 리포지토리의 'logs' 폴더를 참조하도록 상대 경로로 설정
    target_log_directory = "./logs"
    export_tensorboard_logs_to_text(target_log_directory)