179手目に時間が掛かると180手目が落ちない （179手目の時点で0.5sec遅れになっていたら180個目が落ちない）

理想 　179手目を処理した時点で180sec以内であれば最後の手を置いてから終了させたい。

現状 　コールバック処理を終えた時点で179.5secを超えていたら終了する（最後の処理が179.5未満に始まっていたらOK） 　179手目を処理した時点で0.5sec遅れになっていたら180個目が落ちなくなる（少し厳し目設定になっていそう）

対策案 　案1.) 現状のまま 　案2.) 時間を調整する 　案3.) 何かしら代案を検討する

以下を確認する必要がある

• level1,2,3で期待通り動作すること（python start.py -l1、python start.py -l2、python start.py -l3）
• level3+αで期待通り動作すること（python start.py -l3 -d1）
• AIの学習処期が期待通り動作すること（python start.py -l2 -m train -d1 -t -1 ）-

影響範囲

• ルール
• fork先のコード
• 自動実行環境（スコア、大会）

board_manager.py L.200 で nextShape の minY を取得しているのにもかかわらず、L.204 で tryMoveCurrent を実行しているのは正しいでしょうか? https://github.com/seigot/tetris/blob/8514ce133d30c3dc7e44a97be6dcdaee33865843/game_manager/board_manager.py#L200

train_sampleでなるべくcpコマンドを使わない検討（powershellでエラーになる）

いまさらですが、train_sample を動かしてみました。 win11 + python3.9 + VSCode （PowerShell) 環境ですが、 　pip install torch torchvision torchaudio 　pip install omegaconf 　pip install hydra-core --upgrade 　pip install tensorboardX あたりが必要でした。 また、cp コマンドが組み込まれており、エラーになります。 結果保存用でしょうか。 おそらく alias が効かなくて、 DOS プロンプト想定で、copy コマンドにせねばならないのだろうと思われます。 また、train_sampleは、赤ちゃんのようですね。 もう少し強いサンプルがあればなと思いました。 自分で教育せよということですよね。 というわけで、上記情報を共有しておきます。

機械学習用チュートリアルのノートブックを追加しました。 追加したファイルは以下です.

• game_manager/machine_learning/model/tutorial/tutorial1.ipynb #DQN実行用のチュートリアル
• game_manager/machine_learning/model/tutorial/tutorial2.ipynb #MLP実行用のチュートリアル
• game_manager/machine_learning/model/tutorial/tutorial3.ipynb #強化学習の推論用チュートリアル

よろしくお願いします。

・block_controller_train_sample.pyに強化学習のサンプルコードを実装する予定 ・強化学習はゲームオーバー時にモデルを更新する必要があるが、ゲームオーバー判定はgame_manager.py側で行っている ・block_controller_train_sample.py側でモデルの更新処理をするための処理を追加したい

TypeError: arguments did not match any overloaded call:エラーが出る

Desktop\work\tetris> python start.py
game_level: 1
game_time: 180
RANDOM_SEED: 0
IS_MODE :default
OBSTACLE_HEIGHT: 0
OBSTACLE_PROBABILITY: 0
USER_NAME: window_sample
RESULT_LOG_JSON: result.json
Python 3.10.0
CompletedProcess(args='python --version', returncode=0, stderr='')
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\staka\Desktop\work\tetris\game_manager\game_manager.py", line 621, in paintEvent
    drawSquare(painter, x * self.gridSize + dx, y * self.gridSize + dy, val, self.gridSize)
  File "C:\Users\staka\Desktop\work\tetris\game_manager\game_manager.py", line 591, in drawSquare
    painter.fillRect(x + 1, y + 1, s - 2, s - 2, color)
TypeError: arguments did not match any overloaded call:
  fillRect(self, QRectF, Union[QBrush, QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRect, Union[QBrush, QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, int, int, int, int, Union[QBrush, QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRectF, Union[QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRect, Union[QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, int, int, int, int, Union[QColor, Qt.GlobalColor, QGradient]): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, int, int, int, int, Qt.GlobalColor): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRect, Qt.GlobalColor): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRectF, Qt.GlobalColor): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, int, int, int, int, Qt.BrushStyle): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRect, Qt.BrushStyle): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRectF, Qt.BrushStyle): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, int, int, int, int, QGradient.Preset): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRect, QGradient.Preset): argument 1 has unexpected type 'float'
  fillRect(self, QRectF, QGradient.Preset): argument 1 has unexpected type 'float'
error: subprocess failed.

dropdownscoreをresult.jsonに出力するパッチ

diff --git a/game_manager/board_manager.py b/game_manager/board_manager.py
index fc4f493..1f53bdf 100644
diff --git a/game_manager/game_manager.py b/game_manager/game_manager.py
index 76f3c8f..2189a36 100644
--- a/game_manager/game_manager.py
+++ b/game_manager/game_manager.py
@@ -496,6 +496,7 @@ class Game_Manager(QMainWindow):
                         },
                         "line_score_stat":"none",
                         "shape_info_stat":"none",
+                        "dropdownscore":"none",
                       },
                   "judge_info":
                       {
@@ -532,6 +533,7 @@ class Game_Manager(QMainWindow):
         status["debug_info"]["shape_info"]["shapeS"]["color"] = "blue"
         status["debug_info"]["shape_info"]["shapeZ"]["index"] = Shape.shapeZ
         status["debug_info"]["shape_info"]["shapeZ"]["color"] = "yellow"
+        status["debug_info"]["dropdownscore"] = self.tboard.dropdownscore
         ## judge_info
         status["judge_info"]["elapsed_time"] = round(time.time() - self.tboard.start_time, 3)
         status["judge_info"]["game_time"] = self.game_time

board_manager.pyのline_obstacle_cntは削除可能と思われる。次回のリファクタリングタイミングで削除する予定

diff --git a/game_manager/board_manager.py b/game_manager/board_manager.py
index fc4f493..ebaaa92 100644
--- a/game_manager/board_manager.py
+++ b/game_manager/board_manager.py
@@ -292,18 +292,14 @@ class BoardData(object):
         obstacle_probability = self.obstacle_probability
 
         for y in range(BoardData.height):
-            line_obstacle_cnt = 0
             for x in range(BoardData.width):
 
                 if y < (BoardData.height - obstacle_height):
                     continue
-                if line_obstacle_cnt >= (BoardData.width - 1):
-                    continue
 
                 # create obstacle
                 tmp_num = np_randomObstacle.random.randint(1, 100)
                 if tmp_num <= obstacle_probability:
                     self.backBoard[x + y * BoardData.width] = np_randomObstaclePiece.random.randint(1, 8)
-                    line_obstacle_cnt += 1
 
 BOARD_DATA = BoardData()

・変更点 　・モデル名をDQNとMLPに変更 　・block_controller_train_sample.py　をDQN使った推論に変更 　・block_controller_train_sample2.py　をMLP使った推論に変更 　・sample_weightをDQN用とMLP用に変更 　・ai.mdにコマンドを記載

python start.py -l2実行時に、python start.py -l2 -m predictと同じオプションを与えるためのパッチ

具体的には、以下のパッチを当てるとpython start.py -l2 -m predictを実行している事と同じ動作になる。

diff --git a/start.py b/start.py
index b6f4f93..176c2c3 100644
--- a/start.py
+++ b/start.py
@@ -48,7 +48,7 @@ def start():
     ## default value
     GAME_LEVEL = 1
     GAME_TIME = 180
-    IS_MODE = "default"
+    IS_MODE = "predict"
     IS_SAMPLE_CONTROLL = "n"
     INPUT_RANDOM_SEED = -1
     DROP_INTERVAL = 1000          # drop interval

python3.10をインストールする手順にアップデートしたい https://github.com/seigot/tetris/blob/master/doc/files/install_windows_powershell.md

現状 　インストール手順にはpython3.9を使う手順を記載している 　（間違いではないがちょっと古い）

改善案 　python3.10を使う手順にアップデートしたい 　（できるだけ最新バージョンを使うようにアップデートしたい）

・サーバ側で評価用途メインで使いたいかも ・imageサイズを減らしたい 　・editorやVNC環境などは不要 　・bullseye-slim（python:3.10-slim-bullseyeなどpythonいりでも良いかも）が候補 　・サイズはせめて1GB未満に抑えたい（今3GBほどでは。。）

１回のコールバック関数実行時に1秒制約のルールはあったほうがいいのかどうか

課題 　xxx

対策案 　xxx 　案0) 1秒以上掛かることがあっても別に問題ない（次の探索が高速であり最終的につじつまが合えば問題なし） 　案1) 1秒以上掛かることがあれば何かしらのペナルティ（例えばスコアにマイナス補正を加えるなど） 　案2) 1秒以上掛かることがあればゲームオーバー

game_manager.pyの可読性を高めることが目的

以下のGoogle styleを使えないかの検討 game_manager.py にコメント加えるなら、せっかくならdocstringを使いたいが、、逆に読みにくくなるとかあるのだろうか。。

docstringのstyle3種の例 https://qiita.com/yokoc1322/items/ebf25c9cb779ff5ebc9c

pdoc + GitHub Actionsを使用して，ドキュメントを自動でGitHub Pagesに公開する