toy_hihack_explore.ipynb

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    "# `toy_hihack` Explore"
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    "## Imports"
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    "import pathlib\n",
    "import os\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "from nle.dataset import dataset\n",
    "from nle.dataset import db\n",
    "from nle.dataset import populate_db\n",
    "from nle.nethack import tty_render\n",
    "base_path = str(pathlib.Path().resolve())\n",
    "HIHACK_PATH = os.path.join(base_path[:base_path.find('hihack')], 'hihack')\n",
    "from hihack_ordinals import HIHACK_ORDINALS\n",
    "from nle.nethack.actions import ACTIONS\n",
    "\n",
    "ORDINAL_BACKMAP = {\n",
    "    v: k for (k, v) in HIHACK_ORDINALS.items()\n",
    "}\n",
    "\n",
    "NH_ACTION_IDX_TO_STR = {int(ACTIONS[i]): str(ACTIONS[i]) for i in range(len(ACTIONS))}\n"
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    "## Create `.db` file for fast `ttyrec` reads"
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    "if not os.path.isfile(dbfilename):\n",
    "    data_path = os.path.join(HIHACK_PATH, 'data/toy_hihack')\n",
    "    db.create(dbfilename)\n",
    "    populate_db.add_nledata_directory(data_path, 'toy_hihack', dbfilename)"
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    "toy_ds = dataset.TtyrecDataset(\n",
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    "                batch_size=32,\n",
    "                seq_length=32,\n",
    "                dbfilename=dbfilename,\n",
    "            )"
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    "## Plot basic dataset statistics"
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       "<Figure size 1000x300 with 2 Axes>"
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   "source": [
    "scores = np.array([dict(toy_ds.get_meta(g))['points'] for g in toy_ds._gameids])\n",
    "turns = np.array([dict(toy_ds.get_meta(g))['turns'] for g in toy_ds._gameids])\n",
    "\n",
    "fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2)\n",
    "fig.set_size_inches(10, 3)\n",
    "\n",
    "ax0.hist(scores)\n",
    "ax0.axvline(scores.mean(), color='k')\n",
    "ymin, ymax = ax0.get_ylim()\n",
    "ax0.text(scores.mean() + scores.max()/50, (ymax - ymin)/2 + ymin, 'mean NLE score: %i' % scores.mean())\n",
    "ax0.set_xlabel('NLE score')\n",
    "ax0.set_ylabel('counts')\n",
    "\n",
    "ax1.hist(turns)\n",
    "ax1.axvline(turns.mean(), color='k')\n",
    "ymin, ymax = ax1.get_ylim()\n",
    "ax1.text(turns.mean() + turns.max()/50, (ymax - ymin)/2 + ymin, 'mean NLE turns: %i' % turns.mean())\n",
    "ax1.set_xlabel('NLE turns')\n",
    "ax1.set_ylabel('counts')\n",
    "\n",
    "\n",
    "fig.suptitle(f'toy_hihack (n = {len(toy_ds._gameids)})')"
   ]
  },
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   "source": [
    "## Sample and visualize `ttyrec`s by strategy/hierarchical label"
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   "source": [
    "def viz_example_ttyrecs_by_strategy(game_id=1):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    Samples (uniformly at random) and prints visualizations of ttyrecs \n",
    "    corresponding to each of the strategies AutoAscend employed while \n",
    "    playing the game with id $GAME_ID in the loaded `NLD` dataset `toy_ds`.\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    \n",
    "    game_ttyrecs = toy_ds.get_ttyrecs([game_id], chunk_size=1)\n",
    "    \n",
    "    game_strategies = np.array([game_ttyrecs[i]['strategies'][0, 0] for i in range(len(game_ttyrecs))])\n",
    "    \n",
    "    applied_strategies = np.unique(game_strategies)\n",
    "\n",
    "    for strategy in applied_strategies:\n",
    "        tty_idxs = np.arange(game_strategies.shape[0])[game_strategies == strategy]\n",
    "        t = np.random.choice(tty_idxs)\n",
    "\n",
    "        tty_chars = game_ttyrecs[t]['tty_chars'][0, 0]\n",
    "        tty_colors = game_ttyrecs[t]['tty_colors'][0, 0]\n",
    "        tty_cursor = game_ttyrecs[t]['tty_cursor'][0, 0]\n",
    "        keypresses = game_ttyrecs[t]['keypresses'][0, 0]\n",
    "        strategies = game_ttyrecs[t]['strategies'][0, 0]\n",
    "\n",
    "        print(f'[game-id] {game_id}')\n",
    "        print(f'[keypress-id] {t}')\n",
    "        print(f'[strategy] {ORDINAL_BACKMAP[strategies]}')\n",
    "        print(f'[keypress] {NH_ACTION_IDX_TO_STR[keypresses]}')\n",
    "        print('-' * 80)\n",
    "\n",
    "        print(tty_render(tty_chars, tty_colors, tty_cursor))\n",
    "        print('=' * 80)\n",
    "    "
   ]
  },
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