-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 3
/
main.py
1385 lines (1080 loc) · 51.1 KB
/
main.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
import argparse
from cProfile import run
import os
import re
import time
import json
import torch
from math import ceil
#from scienceworld import ScienceWorldEnv
from scienceworld import BufferedHistorySaver
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
from textworld_express import TextWorldExpressEnv
from symbolicModule import *
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Original functions
# def build_input_str_behavior_cloning(task_description, prev_obs, prev_action, cur_obs, cur_look, cur_inv):
# outStr = task_description + ' </s> ' + cur_obs + ' ' + cur_inv + ' ' + cur_look + ' </s> <extra_id_0>' + ' </s> ' + prev_action + ' </s> ' + prev_obs + ' </s>'
# outStr = sanitizeStr(outStr)
# return outStr
# def build_input_str_decision_transformer(task_description, prev_obs, prev_action, cur_obs, cur_look, cur_inv, cur_score):
# returns_to_go = 1.0 - float(cur_score)
# returns_to_go = round(returns_to_go, 2)
# outStr = task_description + ' </s>' + str(returns_to_go) + '</s> '+ cur_obs + ' ' + cur_inv + ' ' + cur_look + ' </s> <extra_id_0>' + ' </s> ' + prev_action + ' </s> ' + prev_obs + ' </s>'
# outStr = sanitizeStr(outStr)
# return outStr
# Peter's changes that include cue tokens at the start of each element
def build_input_str_behavior_cloning(task_description, prev_obs, prev_action, cur_obs, cur_look, cur_inv):
outStr = task_description + ' </s> OBS ' + cur_obs + ' </s> INV ' + cur_inv + ' </s> LOOK ' + cur_look + ' </s> <extra_id_0>' + ' </s> PACT ' + prev_action + ' </s> POBS ' + prev_obs + ' </s>'
outStr = sanitizeStr(outStr)
return outStr
def build_input_str_decision_transformer(task_description, prev_obs, prev_action, cur_obs, cur_look, cur_inv, cur_score):
returns_to_go = 1.0 - float(cur_score)
returns_to_go = round(returns_to_go, 2)
outStr = task_description + ' </s> RET ' + str(returns_to_go) + '</s> OBS '+ cur_obs + ' </s> INV ' + cur_inv + ' </s> LOOK ' + cur_look + ' </s> <extra_id_0>' + ' </s> PACT ' + prev_action + ' </s> POBS ' + prev_obs + ' </s>'
outStr = sanitizeStr(outStr)
return outStr
def sanitizeStr(inStr):
out = inStr.replace("\n", " ")
out = out.replace("\t", " ")
return out
def post_process_generation(raw_pred):
ans_match = re.match(r".*<extra_id_0>(.*)<extra_id_1>.*", raw_pred)
if ans_match is not None:
result = ans_match.group(1)
else:
result = raw_pred
# remove extra <*>'s left in
result = result.replace("<", " <")
out = ""
for token in result.split(" "):
if (len(token.strip()) > 0):
if (token[0] != "<"):
out += token + " "
result = out
return result.strip()
#
# Valid action alignment
#
def findValidAction(predictions, validActions, lastActions):
# Go down the ranked list of LM-generated actions. If one of them is on the valid action list, choose it.
for pred in predictions:
if (pred.strip() in validActions):
#if (pred not in lastActions): # This was in the old agent -- trying to prevent it from repeating actions. Disable here.
return pred
# If not, then try to find the cosine of the best action
tokensPred = predictions[0].split(" ")
uniqueTokensPred = set(tokensPred)
topAction = predictions[0]
topValue = 0
for validAction in validActions:
if (validAction not in lastActions):
tokensAction = validAction.split(" ")
uniqueTokensAction = set(tokensAction)
intersection = uniqueTokensPred.intersection(uniqueTokensAction)
if (len(intersection) > topValue):
topAction = validAction
topValue = len(intersection)
# Sanitize top action
topAction = re.sub(r'[^A-Za-z0-9 ]+', '', topAction)
return topAction
#
# TextWorldExpress Initialization
#
# Initialize a TextWorldExpress environment directly from the API
def initializeEnv(threadNum, args):
gameName = args["game_name"]
gameParams = args["game_params"]
env = TextWorldExpressEnv(args["jar_path"], envStepLimit=args["max_steps"])
#env.load(gameName, gameFold="train", seed=0, paramStr=gameParams, generateGoldPath=False)
env.load(gameName, gameParams)
return env
#
# Reset the environment (with a new randomly selected variation)
#
def resetWithVariation(env, args, gameFold, seed, generateGoldPath=False):
gameName = args["game_name"]
gameParams = args["game_params"]
env.load(gameName, gameParams)
_, info = env.reset(seed, gameFold, generateGoldPath=generateGoldPath) # New TWX API
enabledModules = args["useSymbolicModules"].split(",")
properties = env.getGenerationProperties()
moduleInterface = SymbolicModuleInterface(enabledModules, properties)
return info, moduleInterface
def resetWithVariationTrain(env, args, seed, generateGoldPath=False):
return resetWithVariation(env, args, "train", seed, generateGoldPath)
def resetWithVariationDev(env, args, seed, generateGoldPath=False):
return resetWithVariation(env, args, "dev", seed, generateGoldPath)
def resetWithVariationTest(env, args, seed, generateGoldPath=False):
return resetWithVariation(env, args, "test", seed, generateGoldPath)
#
# Sanitization
#
#
# Input/Output sanitization
#
def sanitizeInfo(infoIn, moduleInterface):
# Convert from py4j.java_collections.JavaList to python list
#print("SanitizeInfo:" + str(infoIn)
## PJ: Added 02/17/2023, for API meshing.
# If no 'lastActionStr', then this is the first observation. Set it to the empty string.
if ('lastActionStr' not in infoIn):
infoIn['lastActionStr'] = ""
# Recast the list from the py4j interface
validActions = []
for elem in infoIn['validActions']:
validActions.append(elem)
# Add any valid actions from the module
validActions.extend(moduleInterface.getValidCommands())
# Bug: Reward is currently missing from TextWorldExpress in the first observation.
reward = 0
if ('reward' in infoIn):
reward = infoIn['reward']
# Set isDone = True if either success or failure conditions are set.
isDone = False
if ((infoIn['tasksuccess'] == True) or (infoIn['taskfailure'] == True)):
isDone = True
# Keep track of the last module command sent, if one was
moduleCommand = ""
if ('moduleCommand' in infoIn):
moduleCommand = infoIn['moduleCommand']
# TextWorldExpress
info = {'obs': infoIn['observation'],
'moves': 0, # Not currently supported
'reward': reward,
'score': infoIn['score'],
'look': infoIn['look'],
'inv': infoIn['inventory'],
'valid': validActions,
'done': isDone,
'taskDescription': infoIn['taskDescription'],
'taskDesc': infoIn['taskDescription'], # Two different keys this information sometimes appears as
'lastActionStr': infoIn['lastActionStr'],
'moduleCommand': moduleCommand
}
return info
# Append the result of the module as an observation
def addModuleResultToInfo(infoIn, moduleResult, moduleCommand):
infoIn['obs'] = moduleResult
infoIn['observation'] = moduleResult
infoIn['moduleCommand'] = moduleCommand
return infoIn
#
# Generating training data for the T5 agent
#
# Run gold paths from the training set, and save their histories (that we can use for generating training data)
# This is specific to the 'Artihmetic' game
def runGoldPathsArithmetic(args):
# Initialize the environment
env = initializeEnv(threadNum=2, args=args)
# Pick which set to build gold paths from
variations = []
if (args["set"] == "train"):
variations = list(env.getValidSeedsTrain())
elif (args["set"] == "dev"):
variations = list(env.getValidSeedsDev())
elif (args["set"] == "test"):
variations = list(env.getValidSeedsTest())
else:
print("ERROR: Unknown set to build path training data from (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
# Determine a (sub)set of variations to run
maxVariations = args['num_variations']
if (len(variations) > maxVariations):
print("NOTE: More than " + str(maxVariations) + " variations. Only evaluating 100.")
variations = variations[:maxVariations]
# A record of all the histories, that we'll use to generate the training data strings later
histories = []
# Keep track of the number of errors, if any
errors = []
# Run each variation in the training set
for variationIdx in variations:
print("Resetting with variation " + str(variationIdx))
info = None
moduleInterface = None
# Reset with this new variation(seed), based on the set
if (args["set"] == "train"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTrain(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "dev"):
info, moduleInterface = resetWithVariationDev(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "test"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTest(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
else:
print("ERROR: Unrecognized set to evaluate on (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
# Get gold path
goldPath = env.getGoldActionSequence()
print("Gold action sequence: " + str(goldPath))
# TODO: Add in a calculator gold action
if ((args["game_name"] == "arithmetic") and ("calc" in moduleInterface.getEnabledModuleNames())):
genProps = env.getGenerationProperties()
num1 = genProps['hidden_num1']
num2 = genProps['hidden_num2']
calcOp = genProps['hidden_op']
calcAction = ""
if (calcOp == 0):
calcOp = 'add'
calcAction = calcOp + " " + str(num1) + " " + str(num2)
elif (calcOp == 1):
calcOp = 'sub'
calcAction = calcOp + " " + str(num1) + " " + str(num2)
elif (calcOp == 2):
calcOp = 'mul'
calcAction = calcOp + " " + str(num1) + " " + str(num2)
elif (calcOp == 3):
calcOp = 'div'
calcAction = calcOp + " " + str(num1) + " " + str(num2)
else:
print("ERROR: Unrecognized calcOp (" + str(calcOp) + ")")
exit(1)
# Insert the action to the gold path
goldPath.insert(3, calcAction)
print("New gold action sequence: " + str(goldPath))
task_description = "" # TODO: Currently no task description
lastRawInfo = info
score = 0.0
step = 0
history = []
# Save initial observation
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
# Run each action in the gold path
for actionToTake in goldPath:
print("Next gold action: " + actionToTake)
# Take a step in the environment
# First, check to see if the command is intended for a module
moduleWasRun, moduleResult = moduleInterface.runCommand(actionToTake)
if (moduleWasRun == True):
# Symbolic module was run -- add result to current 'info'
#print("Info (before): ")
#print(info)
info = addModuleResultToInfo(lastRawInfo, moduleResult, actionToTake)
lastRawInfo['lastActionStr'] = ""
#print("Info (after): ")
#print(info)
else:
# Command was not intended for symbolic module -- run environment
_, _, _, info = env.step(actionToTake)
lastRawInfo = info
# TODO: Give observations to moduleInterface
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
obs = info['obs']
reward = info['reward']
done = info['done']
score = info['score']
# Save history
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
print("Obs: " + obs)
print(f"Variation: {variationIdx}, Step: {step}, Score: {score}, Action: {actionToTake}")
print("")
step += 1
# Store history
# Get history internally (keeps track of module commands)
finalScore = 0
if (len(history) > 0):
finalScore = history[-1]['score']
runHistory = {
'finalScore': finalScore,
'history': history,
}
histories.append(runHistory)
# TODO: Check that score is 1.0
if (score < 1.0):
warningStr = "WARNING: Score for this variation (" + str(variationIdx) + ") is less than 1.0. This may be an error in the gold path."
print(warningStr)
errors.append(warningStr)
print("Run completed...")
# If there were any warnings/errors, print these out at the end so they're easily visible to the user
if (len(errors) > 0):
print ("Warnings/Errors: " + str(errors))
print ("\n".join(errors))
# Return the histories/trajectories from running the gold paths:
return histories
# Run gold paths from the training set, and save their histories (that we can use for generating training data)
# This is specific to the 'MapReader' game
def runGoldPathsMapReader(args):
# Initialize the environment
env = initializeEnv(threadNum=2, args=args)
# Pick which set to build gold paths from
variations = []
if (args["set"] == "train"):
variations = list(env.getValidSeedsTrain())
elif (args["set"] == "dev"):
variations = list(env.getValidSeedsDev())
elif (args["set"] == "test"):
variations = list(env.getValidSeedsTest())
else:
print("ERROR: Unknown set to build path training data from (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
# Determine a (sub)set of variations to run
maxVariations = args['num_variations']
if (len(variations) > maxVariations):
print("NOTE: More than " + str(maxVariations) + " variations. Only evaluating 100.")
variations = variations[:maxVariations]
# A record of all the histories, that we'll use to generate the training data strings later
histories = []
# Keep track of the number of errors, if any
errors = []
# Run each variation in the training set
for variationIdx in variations:
print("Resetting with variation " + str(variationIdx))
info = None
moduleInterface = None
# Reset with this new variation(seed), based on the set
if (args["set"] == "train"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTrain(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "dev"):
info, moduleInterface = resetWithVariationDev(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "test"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTest(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
else:
print("ERROR: Unrecognized set to evaluate on (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
lastRawInfo = info.copy()
# Give modules initial observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
# Get gold path
goldPath = env.getGoldActionSequence()
print("Gold action sequence: " + str(goldPath))
# Get task description
taskDescription = env.getTaskDescription()
# Extract out the target location from the task description
coinLocation = re.search('located in the (.*)', taskDescription).group(1).split(",")[0].strip()
firstObsSent = info["look"].split(".")[0]
startLocation = firstObsSent.strip().split("You are in the ")[1]
print("Coin location: " + coinLocation)
print("Start Location: " + startLocation)
# TODO: Add in a map reading gold action(s)
if ((args["game_name"].startswith("mapreader")) and ("navigation" in moduleInterface.getEnabledModuleNames())):
# Find the index of the map reading action
mapReadingActionIdx = goldPath.index("read map")
# Insert actions that ask for navigation information (to the task location)
idx = mapReadingActionIdx + 1
while (idx < len(goldPath)):
curAction = goldPath[idx]
# If the gold action is picking up the coin, then stop.
if (curAction == "take coin"):
break
# If the gold action is not picking up the coin, then it's navigation -- add a navigation module command
goldPath.insert(idx, "next step to " + coinLocation)
idx += 2
# Find the index of the 'take coin' action
mapReadingActionIdx = goldPath.index("take coin")
# Insert actions that ask for navigation information (back to the start location)
idx = mapReadingActionIdx + 1
while (idx < len(goldPath)):
curAction = goldPath[idx]
# If the gold action is picking up the coin, then stop.
if (curAction == "put coin in box"):
break
# If the gold action is not picking up the coin, then it's navigation -- add a navigation module command
goldPath.insert(idx, "next step to " + startLocation)
idx += 2
print("New gold action sequence: " + str(goldPath))
#task_description = "" # TODO: Currently no task description
score = 0.0
step = 0
history = []
# Save initial observation
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
# Run each action in the gold path
for actionToTake in goldPath:
print("Next gold action: " + actionToTake)
# Take a step in the environment
# First, check to see if the command is intended for a module
moduleWasRun, moduleResult = moduleInterface.runCommand(actionToTake)
if (moduleWasRun == True):
# Symbolic module was run -- add result to current 'info'
#print("Info (before): ")
#print(info)
info = addModuleResultToInfo(lastRawInfo, moduleResult, actionToTake)
lastRawInfo['lastActionStr'] = ""
#print("Info (after): ")
#print(info)
else:
# Command was not intended for symbolic module -- run environment
_, _, _, info = env.step(actionToTake)
lastRawInfo = info
# Give modules new observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
obs = info['obs']
reward = info['reward']
done = info['done']
score = info['score']
# Save history
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
print("Obs: " + obs)
print(f"Variation: {variationIdx}, Step: {step}, Score: {score}, Action: {actionToTake}")
print("")
step += 1
# Store history
# Get history internally (keeps track of module commands)
finalScore = 0
if (len(history) > 0):
finalScore = history[-1]['score']
runHistory = {
'finalScore': finalScore,
'history': history,
}
histories.append(runHistory)
# TODO: Check that score is 1.0
if (score < 1.0):
warningStr = "WARNING: Score for this variation (" + str(variationIdx) + ") is less than 1.0. This may be an error in the gold path."
print(warningStr)
errors.append(warningStr)
print("Run completed...")
# If there were any warnings/errors, print these out at the end so they're easily visible to the user
if (len(errors) > 0):
print ("Warnings/Errors: " + str(errors))
print ("\n".join(errors))
# Return the histories/trajectories from running the gold paths:
return histories
# Run gold paths from the training set, and save their histories (that we can use for generating training data)
# This is specific to the 'Sorting' game
def runGoldPathsSorting(args):
# Initialize the environment
env = initializeEnv(threadNum=2, args=args)
# Pick which set to build gold paths from
variations = []
if (args["set"] == "train"):
variations = list(env.getValidSeedsTrain())
elif (args["set"] == "dev"):
variations = list(env.getValidSeedsDev())
elif (args["set"] == "test"):
variations = list(env.getValidSeedsTest())
else:
print("ERROR: Unknown set to build path training data from (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
# Determine a (sub)set of variations to run
maxVariations = args['num_variations']
if (len(variations) > maxVariations):
print("NOTE: More than " + str(maxVariations) + " variations. Only evaluating 100.")
variations = variations[:maxVariations]
# A record of all the histories, that we'll use to generate the training data strings later
histories = []
# Keep track of the number of errors, if any
errors = []
# Run each variation in the training set
for variationIdx in variations:
print("Resetting with variation " + str(variationIdx))
info = None
moduleInterface = None
# Reset with this new variation(seed), based on the set
if (args["set"] == "train"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTrain(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "dev"):
info, moduleInterface = resetWithVariationDev(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "test"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTest(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
else:
print("ERROR: Unrecognized set to evaluate on (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
lastRawInfo = info.copy()
# Give modules initial observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
# Get gold path
goldPath = env.getGoldActionSequence()
print("Gold action sequence: " + str(goldPath))
# Get task description
taskDescription = env.getTaskDescription()
# Add in calls to sorting module to gold action sequence
if ((args["game_name"] == "sorting") and ("sortquantity" in moduleInterface.getEnabledModuleNames())):
# Essentially here, we're just inserting a 'sort ascending' module call before each 'take/put' pick-and-place action sequence.
goldPathOut = []
for action in goldPath:
if (action.lower().startswith("take")):
# Insert 'sort' actio before take
goldPathOut.append("sort ascending")
goldPathOut.append(action)
else:
goldPathOut.append(action)
goldPath = goldPathOut
print("New gold action sequence: " + str(goldPath))
#task_description = "" # TODO: Currently no task description
score = 0.0
step = 0
history = []
# Save initial observation
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
# Run each action in the gold path
for actionToTake in goldPath:
print("Next gold action: " + actionToTake)
# Take a step in the environment
# First, check to see if the command is intended for a module
moduleWasRun, moduleResult = moduleInterface.runCommand(actionToTake)
if (moduleWasRun == True):
# Symbolic module was run -- add result to current 'info'
#print("Info (before): ")
#print(info)
info = addModuleResultToInfo(lastRawInfo, moduleResult, actionToTake)
lastRawInfo['lastActionStr'] = ""
#print("Info (after): ")
#print(info)
else:
# Command was not intended for symbolic module -- run environment
_, _, _, info = env.step(actionToTake)
lastRawInfo = info.copy()
# Give modules new observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
obs = info['obs']
reward = info['reward']
done = info['done']
score = info['score']
# Save history
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
print("Obs: " + obs)
print(f"Variation: {variationIdx}, Step: {step}, Score: {score}, Action: {actionToTake}")
print("")
step += 1
# Store history
# Get history internally (keeps track of module commands)
finalScore = 0
if (len(history) > 0):
finalScore = history[-1]['score']
runHistory = {
'finalScore': finalScore,
'history': history,
}
histories.append(runHistory)
# TODO: Check that score is 1.0
if (score < 1.0):
warningStr = "WARNING: Score for this variation (" + str(variationIdx) + ") is less than 1.0. This may be an error in the gold path."
print(warningStr)
errors.append(warningStr)
print("Run completed...")
# If there were any warnings/errors, print these out at the end so they're easily visible to the user
if (len(errors) > 0):
print ("Warnings/Errors: " + str(errors))
print ("\n".join(errors))
# Return the histories/trajectories from running the gold paths:
return histories
# Run gold paths from the training set, and save their histories (that we can use for generating training data)
# This is specific to the 'TWC' game
def runGoldPathsTWC(args):
# Initialize the environment
env = initializeEnv(threadNum=2, args=args)
# Pick which set to build gold paths from
variations = []
if (args["set"] == "train"):
variations = list(env.getValidSeedsTrain())
elif (args["set"] == "dev"):
variations = list(env.getValidSeedsDev())
elif (args["set"] == "test"):
variations = list(env.getValidSeedsTest())
else:
print("ERROR: Unknown set to build path training data from (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
# Determine a (sub)set of variations to run
maxVariations = args['num_variations']
if (len(variations) > maxVariations):
print("NOTE: More than " + str(maxVariations) + " variations. Only evaluating 100.")
variations = variations[:maxVariations]
# A record of all the histories, that we'll use to generate the training data strings later
histories = []
# Keep track of the number of errors, if any
errors = []
# Run each variation in the training set
for variationIdx in variations:
print("Resetting with variation " + str(variationIdx))
info = None
moduleInterface = None
# Reset with this new variation(seed), based on the set
if (args["set"] == "train"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTrain(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "dev"):
info, moduleInterface = resetWithVariationDev(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
elif (args["set"] == "test"):
info, moduleInterface = resetWithVariationTest(env, args, variationIdx, generateGoldPath=True)
else:
print("ERROR: Unrecognized set to evaluate on (" + str(args["set"]) + ")")
exit(1)
lastRawInfo = info.copy()
# Give modules initial observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
# Get gold path
goldPath = env.getGoldActionSequence()
print("Gold action sequence: " + str(goldPath))
# Get task description
taskDescription = env.getTaskDescription()
# Add in KB lookup actions to gold path
if ((args["game_name"] == "twc") and ("kb-twc" in moduleInterface.getEnabledModuleNames())):
# Essentially here, we're just inserting a 'sort ascending' module call before each 'take/put' pick-and-place action sequence.
goldPathOut = []
for action in goldPath:
goldPathOut.append(action)
if (action.lower().startswith("take")):
# Insert a KB lookup for the item location after the 'take'
itemName = action[len("take "):].strip()
goldPathOut.append("query " + itemName)
goldPath = goldPathOut
print("New gold action sequence: " + str(goldPath))
#task_description = "" # TODO: Currently no task description
score = 0.0
step = 0
history = []
# Save initial observation
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
# Run each action in the gold path
for actionToTake in goldPath:
print("Next gold action: " + actionToTake)
# Take a step in the environment
# First, check to see if the command is intended for a module
moduleWasRun, moduleResult = moduleInterface.runCommand(actionToTake)
if (moduleWasRun == True):
# Symbolic module was run -- add result to current 'info'
#print("Info (before): ")
#print(info)
info = addModuleResultToInfo(lastRawInfo, moduleResult, actionToTake)
lastRawInfo['lastActionStr'] = ""
#print("Info (after): ")
#print(info)
else:
# Command was not intended for symbolic module -- run environment
_, _, _, info = env.step(actionToTake)
lastRawInfo = info.copy()
# Give modules new observations
moduleInterface.giveEnvironmentStatus(lastRawInfo['observation'], lastRawInfo['inventory'], lastRawInfo['look'])
# Sanitize info, and add in module commands to valid actions
info = sanitizeInfo(info, moduleInterface)
obs = info['obs']
reward = info['reward']
done = info['done']
score = info['score']
# Save history
info['stepsSinceLastReset'] = step
history.append(info.copy())
print("Obs: " + obs)
print(f"Variation: {variationIdx}, Step: {step}, Score: {score}, Action: {actionToTake}")
print("")
step += 1
# Store history
# Get history internally (keeps track of module commands)
finalScore = 0
if (len(history) > 0):
finalScore = history[-1]['score']
runHistory = {
'finalScore': finalScore,
'history': history,
}
histories.append(runHistory)
# TODO: Check that score is 1.0
if (score < 1.0):
warningStr = "WARNING: Score for this variation (" + str(variationIdx) + ") is less than 1.0. This may be an error in the gold path."
print(warningStr)
errors.append(warningStr)
print("Run completed...")
# If there were any warnings/errors, print these out at the end so they're easily visible to the user
if (len(errors) > 0):
print ("Warnings/Errors: " + str(errors))
print ("\n".join(errors))
# Return the histories/trajectories from running the gold paths:
return histories
# Build a set of (source, target) strings for T5 to learn, from a history
def mkSourceTargetStrsFromHistory(oneHistory, args):
# NOTE: The action that should be taken at *THIS* step is stored as the lastActionStr for the *NEXT* step
out = []
history = oneHistory['history']
for stepNum in range(0, len(history)):
historyStep = history[stepNum]
print(json.dumps(historyStep, indent=4, sort_keys=True))
task_description = historyStep['taskDesc']
obs = historyStep['obs']
look = historyStep['look']
inv = historyStep['inv']
score = historyStep['score']
# Previous observation
prev_obs = ""
if (stepNum > 0):
prev_obs = history[stepNum-1]['obs']
# Previous action -- note, could be either proper action or module command (either one could be populated)
prev_action = historyStep['lastActionStr']
if (len(prev_action) < 1):
if ('moduleCommand' in historyStep):
prev_action = historyStep['moduleCommand']
# Generate source string
sourceStr = ""
if (args["mode"] == "bc"):
print ("MODE: Behavior Cloning")
sourceStr = build_input_str_behavior_cloning(task_description, prev_obs, prev_action, obs, look, inv)
elif (args["mode"] == "dt"):
print ("MODE: Decision Transformer")
sourceStr = build_input_str_decision_transformer(task_description, prev_obs, prev_action, obs, look, inv, score)
else:
print("Unknown mode: " + str(args["mode"]))
exit(1)
# Generate target string (the next action the agent should choose)
targetStr = "completed"
if (stepNum < len(history) - 1):
targetStr = history[stepNum+1]['lastActionStr']
# NOTE: If the last action is blank, then it was likely a module command -- use the module command instead, if it exists.
if (len(targetStr) < 1):
if ('moduleCommand' in history[stepNum+1]):
targetStr = history[stepNum+1]['moduleCommand']
# Pack
packed = {
"source": sourceStr,
"target": targetStr
}
# Store
out.append(packed)
# Return the history converted to source/target strings
return out
# Main function for generating training data and exporting it to a file (to use for training the T5 agent, using an external fine tuning script)
def generateTrainingData(args):
# Step 1: Run the gold paths in from the training set, to generate training data
histories = None
if (args["game_name"] == "arithmetic"):
histories = runGoldPathsArithmetic(args)
elif (args["game_name"].startswith("mapreader")):
histories = runGoldPathsMapReader(args)
elif (args["game_name"] == "sorting"):
histories = runGoldPathsSorting(args)
elif (args["game_name"] == "twc"):
histories = runGoldPathsTWC(args)
else:
print("ERROR: This game (" + args["game_name"] + ") is not currently supported for T5 gold path generation.")
exit(1)
print("")
print( json.dumps(histories, indent=4, sort_keys=True) )
# Step 2: Convert the histories to source/target strings
sourceTargetOut = []
for oneRun in histories:
print("----")
sourceTargetStrs = mkSourceTargetStrsFromHistory(oneRun, args)
print(json.dumps(sourceTargetStrs, indent=4, sort_keys=True))
sourceTargetOut.extend(sourceTargetStrs)
# Step 3: Export source/target out to file
numEpsiodes = len(histories)
filenameOut = args["traindataSavePrefix"] + "-game" + args["game_name"] + "-numepisodes" + str(numEpsiodes) + "." + str(args["set"]) + ".sourcetarget.json"
print("Exporting JSON lines file for T5 trainer: " + filenameOut)
fp = open(filenameOut, "w")
for stOut in sourceTargetOut:
fp.write( json.dumps(stOut) + "\n" )
fp.close()
print("Export completed.")
#
# T5 Agent (running/evaluation)
#
# Example user input console, to play through a game.
def T5Agent(args):
gameName = args["game_name"]
enabledModules = args["useSymbolicModules"]