usage_tutorial_notebook.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "8371bf54",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Intro to Using the NetHack Learning Dataset"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0c8501e7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "There are two different sets of trajectories included in the NetHack Learning Dataset:\n",
    "- **NLD-NAO**: state-only trajectories from 1.5 M human games played on nethack.alt.org\n",
    "- **NLD-AA**: state-action-score trajectories from 100k NLE games played by the symbolic-bot winner of the 2021 NetHack Challenge\n",
    "\n",
    "These trajectories can be used with the `TtyrecDataset` tool which allows for efficiently training on the datasets.  This tutorial describes how to create and use and visualize the dataset."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d6494980",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Downloading the Data (Alternative for `NLD-NAO`)\n",
    "\n",
    "For instructions on how to download the data, see the README.md in this repo. It is currently hosted on WeTransfer, but will move to a separate public bucket and site.  However, it is worth noting you can download the nle-nao ttyrecs directly from alt.orgs s3 bucket, and the zipped xlogfiles to reconstruct the `nld-nao`. This should in principle reconstruct the same dataset, though hasnt been verified by the authors.\n",
    "\n",
    "```\n",
    "# First, install aws cli and verify access by lsing the file for the user FallenPhoenix81\n",
    "\n",
    "$ pip install awscli\n",
    "$ aws s3 ls s3://altorg/ttyrec/FallenPhoenix81/ --no-sign-request --human-readable\n",
    "2017-03-07 10:42:52    1.1 KiB 2012-07-05.00:46:53.ttyrec.bz2\n",
    "\n",
    "# Then download the files to a new directory.  This will take a VERY long time.\n",
    "\n",
    "$ mkdir /path/to/altorg_dataset/\n",
    "$ aws s3 sync s3://altorg/ttyrec/ /path/to/altorg_dataset/\n",
    "download: s3://altorg/ttyrec/00/...\n",
    "....\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "9eadb699",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Setting up the Database"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c99ca480",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Make sure you have `nle v0.9.0` installed by following the instructions [in the repo README here](https://github.com/facebookresearch/nle). Either clone and install or call: \n",
    "\n",
    "`pip install git+https://github.com/facebookresearch/nle.git@main` \n",
    "\n",
    "Then, create the database from the datafiles as follows:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "057f5f2c",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import nle.dataset as nld"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "0feb4f82",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "path_to_nld_aa = \"/path/to/nld-aa\"\n",
    "path_to_nld_nao = \"/path/to/nld-nao\"\n",
    "path_to_custom = \"/path/to/a/custom/nledata/directory\"\n",
    "\n",
    "# Chose a database name/path. By default, most methods with use nld.db.DB (='ttyrecs.db')\n",
    "dbfilename = \"ttyrecs.db\"\n",
    "if not nld.db.exists(dbfilename):\n",
    "    nld.db.create(dbfilename)\n",
    "        \n",
    "    # To add the NLE-AA data, or any data generated from nle, use `add_nledata_directory`.\n",
    "    nld.add_nledata_directory(path_to_nld_aa, \"nld-aa\", dbfilename)\n",
    "\n",
    "    # to add the NLE-NAO data, use the `add_altorg_directory`.\n",
    "    nld.add_altorg_directory(path_to_nld_nao, \"nld-nao\", dbfilename) \n",
    "    \n",
    "    # To add a custom NLE directory, as above, use `add_nledata_directory`.\n",
    "    # nld.add_nledata_directory(path_to_custom, \"custom_name\", dbfilename)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "990736ed",
   "metadata": {},
   "source": [
    "You can inspect the dataset using the database tooling:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "7b1327cd",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Autoascend Dataset has 109545 games.\n",
      "AltOrg Dataset has 1511228 games.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Create a connection to specify the database to use\n",
    "db_conn = nld.db.connect(filename=dbfilename)\n",
    "\n",
    "# Then you can inspect the number of games in each dataset:\n",
    "print(f\"Autoascend Dataset has {nld.db.count_games('nld-aa', conn=db_conn)} games.\")\n",
    "print(f\"AltOrg Dataset has {nld.db.count_games('nld-nao', conn=db_conn)} games.\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "74228f5c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Visualizing the Data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ba22dbd7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Next, to actually load the games for training you'll use the `TtyrecDataset` object:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "ca118c57",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = nld.TtyrecDataset(\n",
    "    \"nld-aa\",\n",
    "    batch_size=32,\n",
    "    seq_length=32,\n",
    "    dbfilename=dbfilename,\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "11810ddc",
   "metadata": {},
   "source": [
    "This dataset above will return batches of 128 trajectories, returning sequential chunks of length 32.   That is, assuming the length of all trajectories is >>64, the first batch will give timesteps 0-31 of 128 games and the second batch will provide timesteps 32-63 for the same games, etc."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0c90d884",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Whats in the Observation?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "5f2550ea",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['tty_chars', 'tty_colors', 'tty_cursor', 'timestamps', 'done', 'gameids', 'keypresses', 'scores'])"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "minibatch = next(iter(dataset))\n",
    "minibatch.keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "cba7c6a3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "The observation is made up of three components:\n",
    "- `tty_chars` is a (batched) 2D np.array of the characters displayed at each point on the screen with shape: `[Batch, Time, H, W]`\n",
    "- `tty_colors` is the associated colors for those characters\n",
    "- `tty_cursor` provides the cursor position (NOTE: it's not always on the hero!)\n",
    "\n",
    "These can be easily visualized usign the `tty_render` utility:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "564b6201",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from nle.nethack import tty_render"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "4e94346e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "\u001b[0;37mK\u001b[0;37mo\u001b[0;37mn\u001b[0;37mn\u001b[0;37mi\u001b[0;37mc\u001b[0;37mh\u001b[0;37mi\u001b[0;30m \u001b[0;37mw\u001b[0;37ma\u001b[0;30m \u001b[0;37mA\u001b[0;37mg\u001b[0;37me\u001b[0;37mn\u001b[0;37mt\u001b[0;37m,\u001b[0;30m \u001b[0;37mw\u001b[0;37me\u001b[0;37ml\u001b[0;37mc\u001b[0;37mo\u001b[0;37mm\u001b[0;37me\u001b[0;30m \u001b[0;37mt\u001b[0;37mo\u001b[0;30m \u001b[0;37mN\u001b[0;37me\u001b[0;37mt\u001b[0;37mH\u001b[0;37ma\u001b[0;37mc\u001b[0;37mk\u001b[0;37m!\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;37mY\u001b[0;37mo\u001b[0;37mu\u001b[0;30m \u001b[0;37ma\u001b[0;37mr\u001b[0;37me\u001b[0;30m \u001b[0;37ma\u001b[0;30m \u001b[0;37ml\u001b[0;37ma\u001b[0;37mw\u001b[0;37mf\u001b[0;37mu\u001b[0;37ml\u001b[0;30m \u001b[0;37mf\u001b[0;37me\u001b[0;37mm\u001b[0;37ma\u001b[0;37ml\u001b[0;37me\u001b[0;30m \u001b[0;37mh\u001b[0;37mu\u001b[0;37mm\u001b[0;37ma\u001b[0;37mn\u001b[0;30m \u001b[0;37mS\u001b[0;37ma\u001b[0;37mm\u001b[0;37mu\u001b[0;37mr\u001b[0;37ma\u001b[0;37mi\u001b[0;37m.\u001b[0;30m \u001b[0;30m \n",
      "\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \n",
      "\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;37m-\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \n",
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      "\u001b[0;37mD\u001b[0;37ml\u001b[0;37mv\u001b[0;37ml\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;30m \u001b[0;37m$\u001b[0;37m:\u001b[0;37m0\u001b[0;30m \u001b[0;37mH\u001b[0;37mP\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m5\u001b[0;37m(\u001b[0;37m1\u001b[0;37m5\u001b[0;37m)\u001b[0;30m \u001b[0;37mP\u001b[0;37mw\u001b[0;37m:\u001b[0;37m2\u001b[0;37m(\u001b[0;37m2\u001b[0;37m)\u001b[0;30m \u001b[0;37mA\u001b[0;37mC\u001b[0;37m:\u001b[0;37m4\u001b[0;30m \u001b[0;37mX\u001b[0;37mp\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m/\u001b[0;37m0\u001b[0;30m \u001b[0;37mT\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0m\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "batch_idx = 0\n",
    "time_idx = 0\n",
    "chars = minibatch['tty_chars'][batch_idx, time_idx]\n",
    "colors = minibatch['tty_colors'][batch_idx, time_idx]\n",
    "cursor = minibatch['tty_cursor'][batch_idx, time_idx]\n",
    "\n",
    "print(tty_render(chars, colors, cursor))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b2145fb3",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Then, the other elements of the batch are:\n",
    "- `gameids`: The gameid for the game which the observation is from.\n",
    "- `timestamps`: The time when the state was recorded, allowing you to understand how long the player took between frames.\n",
    "- `keypresses`: The keypresses entered after seeing the observation at this timestep (which produces the observation at the next timestep).\n",
    "- `scores`: The in-game score at this timestep (the result of the action at the previous timestep)\n",
    "- `done`: Whether the gameid corresponding to the previous timestep's observation completed. If done is `True` this means that the observation at the current timestep is the beginning of the next gameid."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d647900e",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Converting Actions from Keypresses to Environment Action Space"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "ae557781",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Note that the \"actions\" data is actually a keypress (eg ascii) entered not an action value corresponding to the actions in the nle environment.  To convert from keypresses to the action_space of the environment you can use an embedding as shown below:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "c7e5087a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from nle.env.tasks import NetHackChallenge\n",
    "\n",
    "\n",
    "env = NetHackChallenge(\n",
    "    savedir=None,  # Do not save any recordings. \n",
    "    character='@', # Randomly rotate through characters.\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# Then use the environment actions to convert the keypresses.\n",
    "embed_actions = torch.zeros((256, 1))\n",
    "for i, a in enumerate(env.actions):\n",
    "    embed_actions[a.value][0] = i\n",
    "    \n",
    "embed_actions = torch.nn.Embedding.from_pretrained(embed_actions)\n",
    "keypresses = torch.Tensor(minibatch[\"keypresses\"]).long()\n",
    "actions = embed_actions(keypresses).squeeze(-1).long()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "95a23543",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Dataset Configuration Options\n",
    "`shuffle`: While states within a trajectory are always returned sequentially, it is possible to turn on shuffling of the *gameids*.  When true, the order of the gameids sampled is shuffled but not the order of the `seq_length` chunks returned within a single gameid.\n",
    "\n",
    "`loop_forever`: It is possible to have the iterator loop forever instead of cycling only through the dataset once.\n",
    "\n",
    "`gameids`: You can specify a list of gameids to return instead of iterating through the full dataset.\n",
    "\n",
    "`subselect_sql`: And, you can select even more complicated sets of games using specific sql queries.\n",
    "\n",
    "**Example 1:** Lets create a small dataset of just 4 games, and see the shuffle functionality:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "a48858b6",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch: 0\n",
      "  Batch 0 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 1 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 2 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 3 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 4 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 5 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 6 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 7 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 8 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 9 first timestep gameids: [109545      0]\n",
      "\n",
      "Epoch: 1\n",
      "  Batch 0 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 1 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 2 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 3 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 4 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 5 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 6 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 7 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 8 first timestep gameids: [109544 109543]\n",
      "  Batch 9 first timestep gameids: [109545      0]\n",
      "\n",
      "Epoch: 2\n",
      "  Batch 0 first timestep gameids: [109543 109545]\n",
      "  Batch 1 first timestep gameids: [109543 109545]\n",
      "  Batch 2 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 3 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 4 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 5 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 6 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 7 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 8 first timestep gameids: [109543 109544]\n",
      "  Batch 9 first timestep gameids: [     0 109544]\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "shuffle_small_dataset = nld.TtyrecDataset(\n",
    "    \"nld-aa\",\n",
    "    batch_size=2,\n",
    "    seq_length=6000,\n",
    "    dbfilename=dbfilename,\n",
    "    shuffle=True,\n",
    "    loop_forever=False,\n",
    "    gameids=[109543, 109544, 109545],\n",
    ")\n",
    "for epoch in range(3):\n",
    "    print(f\"Epoch: {epoch}\")\n",
    "    for ind, mb in enumerate(shuffle_small_dataset):\n",
    "        gameids = mb[\"gameids\"][:, 0]\n",
    "        print(f\"  Batch {ind} first timestep gameids: {gameids}\")\n",
    "    print()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "d03d8930",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Example 2:** We can train just on the data from a specific character, such as \"mon-hum-neu-mal\" by using the subselect_sql:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "1205af45",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Full Autoascend Dataset has 109,545 games.\n",
      "Human Monk Subdataset Has: 8124\n",
      "\n",
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      "\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \n",
      "\u001b[0;37mA\u001b[0;37mg\u001b[0;37me\u001b[0;37mn\u001b[0;37mt\u001b[0;30m \u001b[0;37mt\u001b[0;37mh\u001b[0;37me\u001b[0;30m \u001b[0;37mC\u001b[0;37ma\u001b[0;37mn\u001b[0;37md\u001b[0;37mi\u001b[0;37md\u001b[0;37ma\u001b[0;37mt\u001b[0;37me\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;37mS\u001b[0;37mt\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m7\u001b[0;30m \u001b[0;37mD\u001b[0;37mx\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m5\u001b[0;30m \u001b[0;37mC\u001b[0;37mo\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m2\u001b[0;30m \u001b[0;37mI\u001b[0;37mn\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m1\u001b[0;30m \u001b[0;37mW\u001b[0;37mi\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m2\u001b[0;30m \u001b[0;37mC\u001b[0;37mh\u001b[0;37m:\u001b[0;37m8\u001b[0;30m \u001b[0;37mN\u001b[0;37me\u001b[0;37mu\u001b[0;37mt\u001b[0;37mr\u001b[0;37ma\u001b[0;37ml\u001b[0;30m \u001b[0;37mS\u001b[0;37m:\u001b[0;37m0\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \n",
      "\u001b[0;37mD\u001b[0;37ml\u001b[0;37mv\u001b[0;37ml\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;30m \u001b[0;37m$\u001b[0;37m:\u001b[0;37m0\u001b[0;30m \u001b[0;37mH\u001b[0;37mP\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m4\u001b[0;37m(\u001b[0;37m1\u001b[0;37m4\u001b[0;37m)\u001b[0;30m \u001b[0;37mP\u001b[0;37mw\u001b[0;37m:\u001b[0;37m5\u001b[0;37m(\u001b[0;37m5\u001b[0;37m)\u001b[0;30m \u001b[0;37mA\u001b[0;37mC\u001b[0;37m:\u001b[0;37m4\u001b[0;30m \u001b[0;37mX\u001b[0;37mp\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;37m/\u001b[0;37m0\u001b[0;30m \u001b[0;37mT\u001b[0;37m:\u001b[0;37m1\u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0;30m \u001b[0m\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Build the subselect sql query\n",
    "subselect_sql = \"SELECT gameid FROM games WHERE role=? AND race=?\"\n",
    "subselect_sql_args = (\"Mon\", \"Hum\")\n",
    "batch_size = 10\n",
    "\n",
    "# Build the dataset\n",
    "monk_dataset = nld.TtyrecDataset(\n",
    "    \"nld-aa\",\n",
    "    batch_size=batch_size,\n",
    "    seq_length=2,\n",
    "    dbfilename=dbfilename,\n",
    "    subselect_sql=subselect_sql,\n",
    "    subselect_sql_args=subselect_sql_args\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# See from the error how there are fewer than 10k games despite the full dataset having 109k\n",
    "print(f\"Full Autoascend Dataset has {nld.db.count_games('nld-aa', conn=db_conn):,} games.\")\n",
    "print(f\"Human Monk Subdataset Has: {len(monk_dataset._gameids)}\")\n",
    "\n",
    "mb = next(iter(monk_dataset))\n",
    "    \n",
    "batch_idx = 0\n",
    "time_idx = 0\n",
    "chars = mb['tty_chars'][batch_idx, time_idx]\n",
    "colors = mb['tty_colors'][batch_idx, time_idx]\n",
    "cursor = mb['tty_cursor'][batch_idx, time_idx]\n",
    "\n",
    "print(tty_render(chars, colors, cursor))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "629f2a8c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Example 3**: Using a threadpool\n",
    "You can also use a threadpool with the dataset which will speed it up considerably!"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "c8de1d05",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
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    "    dataset = nld.TtyrecDataset(\n",
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    "**Example 4:** Getting Metadata"
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     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'gameid': 62334,\n",
       " 'version': '3.6.6',\n",
       " 'points': 1356,\n",
       " 'deathdnum': 0,\n",
       " 'deathlev': 1,\n",
       " 'maxlvl': 1,\n",
       " 'hp': 0,\n",
       " 'maxhp': 35,\n",
       " 'deaths': 1,\n",
       " 'deathdate': 20220518,\n",
       " 'birthdate': 20220518,\n",
       " 'uid': 1185200751,\n",
       " 'role': 'Hea',\n",
       " 'race': 'Hum',\n",
       " 'gender': 'Fem',\n",
       " 'align': 'Neu',\n",
       " 'name': 'Agent',\n",
       " 'death': 'killed by a hobbit while fainted from lack of food',\n",
       " 'conduct': '0xf80',\n",
       " 'turns': 10374,\n",
       " 'achieve': '0x0',\n",
       " 'realtime': 46,\n",
       " 'starttime': 1652885630,\n",
       " 'endtime': 1652885676,\n",
       " 'gender0': 'Fem',\n",
       " 'align0': 'Neu',\n",
       " 'flags': '0x4'}"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataset = nld.TtyrecDataset('nld-aa', dbfilename=dbfilename)\n",
    "mb = next(iter(dataset))\n",
    "gameid = mb[\"gameids\"][0][0]\n",
    "\n",
    "chars = mb['tty_chars'][0, 0]\n",
    "colors = mb['tty_colors'][0, 0]\n",
    "cursor = mb['tty_cursor'][0, 0]\n",
    "\n",
    "print(tty_render(chars, colors, cursor))\n",
    "\n",
    "dict(dataset.get_meta(gameid))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "21e051f5",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Exammple 5** Generating and loading a custom dataset."
   ]
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   "id": "bbc023aa",
   "metadata": {},
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Adding dataset 'dataset_13:51:04.792888' ('path/to/save') to 'ttyrecs.db' \n",
      "Updated 'ttyrecs.db' in 0.00 sec. Size: 0.04 MB, Games: 15\n",
      "Dataset has 15 entries!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import gym\n",
    "import nle\n",
    "import nle.dataset as nld\n",
    "from datetime import datetime\n",
    "\n",
    "def generate_rollouts(env):\n",
    "    obs = env.reset()\n",
    "    episodes = 0\n",
    "    while episodes < 10:\n",
    "        obs, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample())\n",
    "        if done:\n",
    "            env.reset()\n",
    "            episodes += 1\n",
    "\n",
    "# 1. Create some envs, with a savedir directory 'path/to/save/X'\n",
    "envA = gym.make(\"NetHackChallenge-v0\", savedir=\"path/to/save/A\", save_ttyrec_every=2)\n",
    "envB = gym.make(\"NetHackScore-v0\", character=\"Mon-Hum-Neu-Mal\", savedir=\"path/to/save/B\", save_ttyrec_every=1)\n",
    "\n",
    "# 2. Generate rollouts\n",
    "generate_rollouts(envA)\n",
    "generate_rollouts(envB)\n",
    "\n",
    "# 3. Add to directory, with given unique dataset name\n",
    "name = f\"dataset_{datetime.now().time()}\"\n",
    "if not nld.db.exists():\n",
    "    nld.db.create()\n",
    "nld.add_nledata_directory(\"path/to/save\", name)\n",
    "\n",
    "# 4. Use and enjoy!\n",
    "dataset = nld.TtyrecDataset(name)\n",
    "print(f\"Dataset has {len(dataset._gameids)} entries!\")\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "f1989e3f",
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   "source": [
    "**Example 6:** Use doctstrings - don't forget a lot of the classes and methods have docstrings. Have fun!"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 14,
   "id": "42a09965",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Help on class TtyrecDataset in module nle.dataset.dataset:\n",
      "\n",
      "class TtyrecDataset(builtins.object)\n",
      " |  TtyrecDataset(dataset_name, batch_size=128, seq_length=32, rows=24, cols=80, dbfilename='ttyrecs.db', threadpool=None, gameids=None, shuffle=True, loop_forever=False, subselect_sql=None, subselect_sql_args=None)\n",
      " |  \n",
      " |  Dataset object to allow iteration through the ttyrecs found in our ttyrec\n",
      " |  database.\n",
      " |  \n",
      " |  Methods defined here:\n",
      " |  \n",
      " |  __init__(self, dataset_name, batch_size=128, seq_length=32, rows=24, cols=80, dbfilename='ttyrecs.db', threadpool=None, gameids=None, shuffle=True, loop_forever=False, subselect_sql=None, subselect_sql_args=None)\n",
      " |      An iterable dataset to load minibatches of NetHack games from compressed\n",
      " |      ttyrec*.bz2 files into numpy arrays. (shape: [batch_size, seq_length, ...])\n",
      " |      \n",
      " |      This class makes use of a sqlite3 database at `dbfilename` to find the\n",
      " |      metadata and the location of files in a dataset. It then uses these to\n",
      " |      create generators which convert the ttyrecs on the fly. Note that the\n",
      " |      dataset generators always reuse their numpy arrays, writing into the\n",
      " |      arrays instead of generating new ones. Methods to create and populate the\n",
      " |      db from an NLE directry can be found in `populate_db.py`.\n",
      " |      \n",
      " |      Example\n",
      " |      -------\n",
      " |          ```\n",
      " |          import nle.dataset as nld\n",
      " |      \n",
      " |          if not os.path.exists(nld.db.DB):\n",
      " |              nld.db.create()\n",
      " |              nld.populate_db.add_nledata_directory('path/to/nle_data', \"data1\")\n",
      " |      \n",
      " |          dataset = nld.TtyrecDataset(\"data1\"):\n",
      " |      \n",
      " |          for mb in dataset:\n",
      " |              # NB: dataset reuses np arrays, for performance reasons\n",
      " |              print(mb)\n",
      " |          ```\n",
      " |      \n",
      " |      :param batch_size: Number of parallel games to load.\n",
      " |      :param seq_length: Number of frames to load per game.\n",
      " |      :param rows: Row size of the terminal screen.\n",
      " |      :param cols: Column size of the terminal screen.\n",
      " |      :param dbfilename: Path to the database file\n",
      " |      :param gameids: Use a subselection of games (gameids) only.\n",
      " |      :param shuffle: Shuffle the order of gameids before iterating through them.\n",
      " |      :param loop_forever: If true, cycle through gameids forever,\n",
      " |          insted of padding empty batch dims with 0's.\n",
      " |      :param subselect_sql: SQL Query to subselect games (gameids) using metadata\n",
      " |      :param subselect_sql_args: SQL Query Args to subselect games (gameids)\n",
      " |          using metadata.\n",
      " |  \n",
      " |  __iter__(self)\n",
      " |  \n",
      " |  get_meta(self, gameid)\n",
      " |  \n",
      " |  get_meta_columns(self)\n",
      " |  \n",
      " |  get_paths(self, gameid)\n",
      " |  \n",
      " |  get_ttyrec(self, gameid, chunk_size=None)\n",
      " |  \n",
      " |  get_ttyrecs(self, gameids, chunk_size=None)\n",
      " |      Fetch data from a single episode, chunked into a sequence of tensors.\n",
      " |  \n",
      " |  populate_metadata(self)\n",
      " |  \n",
      " |  ----------------------------------------------------------------------\n",
      " |  Data descriptors defined here:\n",
      " |  \n",
      " |  __dict__\n",
      " |      dictionary for instance variables (if defined)\n",
      " |  \n",
      " |  __weakref__\n",
      " |      list of weak references to the object (if defined)\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "help(nld.TtyrecDataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "24288378",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}