Pachi 12 for Windows

[lemonsqueez]

Hi,
I've been busy with Pachi's mingw build to see if we could have a windows release with dcnn support.

It's been a little rough on the edges but it's looking good now and i'm happy with the results:

• dcnn is working
• there is a 64-bit build
• most of the performance issues with 11.00 are gone

It should be a lot easier to setup and get started for newcomers too.

For bugs best is to create an issue on github.
Enjoy !

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update: Pachi 12.82 is out:

• Retuned dcnn and pattern priors
• Use progressive dcnn prior
• Normalize pattern probabilities
• Set number of threads for dcnn evaluation

See homepage for details.

[kk99]

Hi,when I run pachi19x19_X64 It frequently pop up WARNING: tree memory limit reached stoping search try increasing Max_tree_size. my setting is -t _1200 therads=4,max_tree_size=3072 What's wrong?

[kk99]

Play with pachi 12 It frequently pop up warning say Tree memory limit reached stopping search try increasing max_tree_size. but my max_tree_size set to 3G. Don't know whats wrong?

[lemonsqueez]

Play with pachi 12 It frequently pop up warning say Tree memory limit reached stopping search try increasing max_tree_size. but my max_tree_size set to 3G. Don't know whats wrong?

Could you try beta3, shouldn't get the popup anymore (unless using really long thinking times)
There was a bug with big max_tree_size values also, should be fixed now.

Btw you can view your tree search memory usage with:

Code: Select all

pachi.exe -d4
...
[15000] best 52.5% xkomi 0.0 | seq  D4 E17 K11  Q4 | can w  D4(52.5) D17(52.1) D16(50.8)            | 13.9Mb

-> about 14Mb here.

[Javaness2]

I saw a non-beta version of 12.00 was released. Thanks for this LemonSqueeze. I quite like having an opponent like Pachi, which isn't super stronger than me.

[pnprog]

I quite like having an opponent like Pachi, which isn't super stronger than me.

Interestingly, the focus is now moving from having the best Go playing bot to having intermediate levels Go
playing bot

[Javaness2]

No, not really pnprog. I like to have both available.

[pnprog]

Can we expect a Linux release for Pachi 12.00? I was not able to compile it, neither from the release point source of the latest git source.

[lemonsqueez]

Can we expect a Linux release for Pachi 12.00? I was not able to compile it, neither from the release point source of the latest git source.

There are binary packages for ubuntu, see readme about adding pachi ppa.

[lemonsqueez]

Pachi 12.10 is out:

• better startup times, memory usage, and middle game reading.
• playouts: handle bent-four, special sekis
• infrastructure fixes

New pattern code makes it possible to play with few playouts without dcnn:
For example pachi --nodcnn -t =5000 is kgs 3k.

[pnprog]

Hi!

Can we expect a Linux release for Pachi 12.00? I was not able to compile it, neither from the release point source of the latest git source.

There are binary packages for ubuntu, see readme about adding pachi ppa.

Thanks for the information.

I tried this on Ubuntu and it did not work. Apparently, pachi requires an old version of libboost-system (libboost-system1.54.0) and on the newest version of ubuntu, it is not available any more. Here I am using Ubuntu 17.10, and libboost-system1.62.0 and libboost-system1.63.0 are available.
libgoogle-glog0 also is not available any more (maybe replaced by libgoogle-glog0v5?)

Anyway, this time I was able to compile after cloning the repository (trying to compile the released sources did not work)

I had a very quick try and I ran into a very strange behaviour: the first move proposed by pachi as black is... L17

$$c This is a label for the diagram.
$$ ---------------------------------------
$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ | . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . |
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$$ | . . . , . . . . . , . . . . . , . . . |
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$$ ---------------------------------------

Click Here To Show Diagram Code

[go]$$c This is a label for the diagram.
$$ ---------------------------------------
$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ | . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . |
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$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
$$ ---------------------------------------[/go]

Here is the full log:

Code: Select all

$ ./pachi-12.10 -t 120
Pachi version 12.10 (Jowa)
git f139ccf ()
ivybridge dcnn build, août 10 2018  

Random seed: 1533864827
patterns_mm.spat not found, mm patterns disabled.
Loaded Detlef's 54% dcnn.
Threads: 4
genmove b
IN: genmove b
Move:   0  Komi: 0.0  Handicap: 0  Captures B: 0 W: 0  
      A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T        A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T  
    +---------------------------------------+    +---------------------------------------+
 19 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 19 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 18 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 18 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 17 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 17 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 16 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 16 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 15 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 15 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 14 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 14 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 13 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 13 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 12 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 12 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 11 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 11 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
 10 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 10 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  9 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  9 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  8 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  8 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  7 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  7 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  6 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  6 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  5 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  5 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  4 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  4 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  3 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  3 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  2 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  2 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
  1 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  1 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |
    +---------------------------------------+    +---------------------------------------+

desired 108.00, worst 120.00, clock [1] 0.00 + 120.00/1*1, lag 18.00
dcnn in 0.20s
dcnn = [ Q16 Q17 D16 Q14 R16 P17 K10 C16 R17 D4  D17 P16 P15 Q4  R15 Q15 O16 K11 N13 C15 ]
       [ 56  23  6   2   2   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   ]
[1000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16 G14 F13     | can b Q16(48.4) Q17(48.7)                     
[2000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 G14 R10     | can b Q16(48.8) Q17(48.1)                     
[3000] best 47.9% xkomi 7.5 | seq Q16 D17 G17 H17 | can b Q16(47.9) Q17(48.1)                     
[4000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 D17 G17 H17 | can b Q16(48.6) Q17(48.2)                     
[5000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16 D17 G17 H17 | can b Q16(48.4) Q17(49.2)                     
[6000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 J18 L18 K18 | can b Q16(48.7) Q17(49.1)                     
[7000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.8) Q17(48.9)                     
[8000] best 49.1% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(49.1) Q17(48.9)                     
[9000] best 49.0% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(49.0) Q17(49.1)                     
[10000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.8) Q17(49.2)                     
[11000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.6) Q17(48.8)                     
[12000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.6) Q17(49.2)                     
[13000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.5) Q17(49.0)                     
[14000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.5) Q17(48.8)                     
[15000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(55.5)           
[16000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.8) Q17(48.8) P17(50.0)           
[17000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.5) Q17(48.4) P17(49.7)           
[18000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16 D17  K4  J5 | can b Q16(48.4) Q17(48.2) P17(49.3)           
[19000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.2) P17(49.3)           
[20000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.2) P17(48.1)           
[21000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.6) Q17(48.3) P17(47.4)           
[22000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.6) Q17(48.5) P17(46.6)           
[23000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.5) P17(46.4)           
[24000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.7) Q17(48.5) P17(46.5)           
[25000] best 48.9% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.9) Q17(48.5) P17(46.2)           
[26000] best 48.9% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.9) Q17(48.5) P17(47.5)           
[27000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.8) Q17(48.7) P17(47.5)           
[28000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.8) Q17(48.7) P17(47.5)           
[29000] best 48.8% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.8) Q17(48.7) P17(47.5)           
[30000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.7) Q17(48.6) P17(47.7)           
[31000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.7) Q17(48.6) P17(49.5)           
[32000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(49.0)           
[33000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.6) Q17(48.6) P17(48.8)           
[34000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.5) P17(48.9)           
[35000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.4) P17(48.8)           
[36000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.5) P17(48.8)           
[37000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.8) P17(48.8)           
[38000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.9) P17(48.8)           
[39000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.8) P17(49.5)           
[40000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.5) Q17(48.8) P17(49.1)           
[41000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16 H18  E3  E2 | can b Q16(48.4) Q17(48.8) P17(48.7)           
[42000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9 D10  Q8 | can b Q16(48.5) Q17(48.8) P17(48.7) R17(52.7) 
[43000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8  O3 | can b Q16(48.6) Q17(48.7) P17(48.7) R17(49.3) 
[44000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(48.6) R17(49.3) 
[45000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(48.6) R17(48.8) 
[46000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(48.6) R17(49.0) 
[47000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.7) Q17(48.7) P17(48.6) R17(49.0) 
[48000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.6) Q17(48.7) P17(48.6) R17(48.8) 
[49000] best 48.6% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.6) Q17(48.6) P17(48.4) R17(48.7) 
[50000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) P17(48.4) R17(50.4) 
[51000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) P17(48.4) R17(50.6) 
[52000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) P17(48.4) R17(49.7) 
[53000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) R17(49.9) P17(48.4) 
[54000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) R17(49.7) P17(48.4) 
[55000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) R17(49.7) P17(48.4) 
[56000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.6) R17(49.5) P17(48.3) 
[57000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.7) R17(49.5) P17(48.3) 
[58000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.7) R17(49.5) P17(48.3) 
[59000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.7) R17(49.4) P17(48.3) 
[60000] best 48.5% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.5) Q17(48.7) R17(49.4) P17(48.2) 
[61000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.4) Q17(48.6) R17(49.3) P17(48.1) 
[62000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.4) Q17(48.6) R17(49.3) P17(48.4) 
[63000] best 48.4% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 Q11 | can b Q16(48.4) Q17(48.6) R17(49.3) P17(48.4) 
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[270000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[271000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[272000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[273000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[274000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[275000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[276000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[277000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[278000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[279000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[280000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[281000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[282000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.5) P16(49.2) Q17(48.4) 
[283000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.5) P16(49.2) Q17(48.4) 
[284000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[285000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[286000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[287000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[288000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[289000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[290000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[291000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[292000] best 48.7% xkomi 7.5 | seq Q16  C9  F8 J17 | can b Q16(48.7) L17(49.6) P16(49.2) Q17(48.4) 
[293000] best 49.6% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.6) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[294000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[295000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[296000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[297000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[298000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[299000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[300000] best 49.6% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.6) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[301000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[302000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[303000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[304000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[305000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[306000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[307000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[308000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[309000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[310000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[311000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[312000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[313000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[314000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[315000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[316000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[317000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[318000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[319000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
[320000] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
(avg score -1.845973/320413; dynkomi's -1.856086/320034 value 0.489853/319900)
*** WINNER is L17 with score 0.4945 (86816/320414:320414/320973 games), extra komi 7.500000
genmove in 102.03s, mcts 101.83s (3152 games/s, 788 games/s/thread)
[320973] best 49.5% xkomi 7.5 | seq L17 C10  C9  C8 | can b L17(49.5) Q16(48.7) P16(49.2) Q17(48.4) 
tree pruned in 0.042s, prev 0.0s ago, dest depth 8 wanted 3, size 403861040->30556328/125829120, playouts 86816
Move:   1  Komi: 0.0  Handicap: 0  Captures B: 0 W: 0  Score Est: B+1.0

      A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T        A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T  
    +---------------------------------------+    +---------------------------------------+
 19 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 19 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 18 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 18 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 17 | . . . . . . . . . . X). . . . . . . . | 17 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 16 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 16 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 15 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 15 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 14 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 14 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 13 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 13 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 12 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 12 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 11 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 11 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
 10 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 10 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  9 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  9 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  8 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  8 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  7 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  7 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  6 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  6 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  5 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  5 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  4 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  4 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  3 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  3 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  2 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  2 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
  1 | . . . . . . . . . . . . . . . . . . . |  1 | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
    +---------------------------------------+    +---------------------------------------+

= L17

This happens without dncc at short thinking time, but can also happen when using dncc with a long thinking time (as in the log above) but not necessarily all the time.

Another strange behaviour (and more annoying), is that starting from black second move, in self play, I got this message at each move in the stderr:

Code: Select all

*** LOST ON TIME internally! (-14.46, spent 24.46s on last move)

and this happens whatever time settings I use (either in command line or through GTP command). Then Pachi seems to reply immediately to the genmove commands, without thinking on the move. This does not happen when I play one the colour manually. When using it in GoGui, if Pachi takes both colors, it is very obvious something is wrong.

Anyway, good work, Pachi is very promising!

[lemonsqueez]

Hi pnprog,

I tried this on Ubuntu and it did not work. Apparently, pachi requires an old version of libboost-system (libboost-system1.54.0) and on the newest version of ubuntu, it is not available any more. Here I am using Ubuntu 17.10, and libboost-system1.62.0 and libboost-system1.63.0 are available.

Looks like you tried to install the ubuntu 16.04 package in 17.10, which can't work. I'm not going to support 17.10 but i could create a package for 18.04 if someone requests it (right now 14.04 and 16.04 are supported). actually, this might even work for 17.10 =)

Anyway, this time I was able to compile after cloning the repository (trying to compile the released sources did not work)

Yes, best is to clone the repository to build. You could build from the release sources but you'll have to tweak the Makefile, it's looking for current git version which is missing here.

Code: Select all

patterns_mm.spat not found, mm patterns disabled.

This is bad, you really need patterns or reading will be atrocious (hence L17).
I just noticed i forgot to update the Makefile for mm patterns. You probably used 'make install-data' to install the data files which is why it's missing. Fixed now, if you update your repo and install again it should work. Or just copy the files directly: 'cp patterns_mm.* /usr/local/share/pachi/' (or wherever you installed it).

if Pachi takes both colors, it is very obvious something is wrong.

Yes, for self-play you need two pachi instances and something like gogui-twogtp, you can't have one play both sides right now. Maybe should document this better.

Thanks for the feedback, that was very useful.
Good job with GoReviewPartner btw !

[pnprog]

Hi lemonsqueez!

Code: Select all

patterns_mm.spat not found, mm patterns disabled.

This is bad, you really need patterns or reading will be atrocious (hence L17).

In fact, the readme says something like:

Code: Select all

> Mostly useful when running without dcnn (dcnn can deal with fuseki).

And this is sort of true: when playing against Pachi on quick thinking time (5~10 seconds per moves), Pachi-dcnn just plays normal opening. The strange opening moves happened when I start using long thinking time.

You probably used 'make install-data' to install the data files which is why it's missing.

Haha, no in fact I just compiled it and ran it directly from the terminal. I was in fact interested in checking the stderr output when Pachi is thinking to see what information can be found there (more on it after).

Yes, for self-play you need two pachi instances and something like gogui-twogtp, you can't have one play both sides right now. Maybe should document this better.

Well noted!

Thanks for the feedback, that was very useful.
Good job with GoReviewPartner btw !

In fact, I am considering adding support to Pachin in GoReviewPartner, because:

• I think it will adequately fill the gap between Gnugo (ok to review DDK games, but too weak for SDK games) and Leela (somehow too strong for SDK games)
• Because it is based on MonteCarlo tree search, and the DCNN is used only to suggest move (not for game evaluation apparently) this means Pachi can probably adjust its play according to komi or handicap, that's a big plus.
• For the same reason as above, Pachi should be able to handle Chinese and Japanese rule sets pretty well (and aga|new_zealand|simplified_ing)
• Even if not used for analysis, it can still make a good sparring partner for low dan players or 1~3kyu players in live analysis, with review by a second stronger AI.
• Can also be used on 9x9 (and I guess 13x13, but haven't tried yet)
• It seems to play very nicely on old computers like mine, without GPU. And it plays nicely on Linux (that's a big deal for me, my laptop is so slow in Windows...)
• There seems to be a lot of interesting extra features available inside that can be used for game analysis

[lemonsqueez]

In fact, I am considering adding support to Pachi in GoReviewPartner

Cool, looking forward to it. Let me know if you need anything.

In fact, the readme says something like:

Code: Select all

> Mostly useful when running without dcnn (dcnn can deal with fuseki).

And this is sort of true: when playing against Pachi on quick thinking time (5~10 seconds per moves), Pachi-dcnn just plays normal opening. The strange opening moves happened when I start using long thinking time.

There is some confusion here, the readme note is about the opening book and i was talking about patterns which are used in tree search. Without them mcts will be at least 1-2 stones weaker and it'll come up with strange moves. It doesn't completely collapse because dcnn helps, but basically this makes one of pachi's components much weaker. Except for really low playouts expect overall strength to go down.

I haven't done really long thinking times tests in a while so feel free to experiment. I'd keep the long thinking times for middle game though, during fuseki monte-carlo evaluation is too noisy. It'll likely override dcnn moves with moves that are worse. With --fuseki-time you can have it play fast during fuseki so dcnn stays on top, and slow afterwards. Something like 'pachi -t 120 --fuseki-time =5000'

Good luck !

[pnprog]

Hi!

There is some confusion here, the readme note is about the opening book and i was talking about patterns which are used in tree search. Without them mcts will be at least 1-2 stones weaker and it'll come up with strange moves. It doesn't completely collapse because dcnn helps, but basically this makes one of pachi's components much weaker. Except for really low playouts expect overall strength to go down.

You were right there, I was making the confusion between joseki dictionary and the pattern database. I have it set up all right now

I haven't done really long thinking times tests in a while so feel free to experiment. I'd keep the long thinking times for middle game though, during fuseki monte-carlo evaluation is too noisy. It'll likely override dcnn moves with moves that are worse. With --fuseki-time you can have it play fast during fuseki so dcnn stays on top, and slow afterwards. Something like 'pachi -t 120 --fuseki-time =5000'

I had a try and it seems to work just fine now. By the way, I am curious how Pachi can decide when the fuseki is over.

I think I have enough information to start, but just to double check with you:

Code: Select all

[280000] best 49.0% xkomi 7.5 | seq Q16 L17  D4 C11 | can b Q16(49.0) Q17(48.5) K10(49.0) P16(49.0)

• 280000 is the total number of play outs/simulations reached up to that point?
• 49.0% is the winrate associated to the best move found up to that point?
• seq Q16 L17 D4 C11 indicates the best move so far is Q16 (the one associated with the 49.0% from above), and L17 D4 C11 the expected follow up? The number of move of the follow up sequence seems to always be 3, regardless of how much thinking time I put in it. Is this a fixed parameters?
• Q16(49.0) Q17(48.5) K10(49.0) P16(49.0) are the other moves considered by Pachi at this point? (alternative moves)
  
  • They do not appear ordered from best to worst (Q17:48.5 < K10:49.0), so is it safe to order them from best to worst using the % value, or that order is somehow important and should be preserved? (lower % but more thoroughly tested with more play outs)
  • The number of alternative moves seems to always be 3, regardless of how much thinking time I put in it. Is this a fixed parameters?
  • Is there a way to get a follow up sequence for those moves as well? I noticed that for some of them, a follow up sequence can sometime be found in the other log lines above, but it might not be the most probable follow up I guess

Thanks !