Revert suprious change of network.c
[pachi/t.git] / README
blob950c9e3383d5e50458faf2be83e906123209e0d0
1 Pachi can refer to: a simple modular framework for programs playing
2 the game of Go/Weiqi/Baduk, and a reasonably strong engine built
3 within this framework.
6 Installation
7 ------------
9 To build Pachi, simply type:
11         make
13 The resulting binary program `pachi` is a GTP client; connect to it
14 with your favorite Go program interface (e.g. gogui or qgo), or use
15 kgsGtp to connect it to KGS.  (DO NOT make the GTP interface accessible
16 directly to untrusted users since the parser is not secure - see the
17 HACKING file for details.)
19 The pachi program can take many parameters, as well as the particular
20 engine being used; the defaults should be fine for initial usage,
21 see below for some more tips.
23 In case you hit compilation issues (e.g. when building on MacOS/X)
24 or want to change the build configuration, check the user configurable
25 section at the top of the Makefile.
28 Engine
29 ------
31 The default engine plays by Chinese rules and should be about
32 3d KGS strength on 9x9. On 19x19, it might be about KGS 2k, assuming
33 reasonable hardware, e.g. two-core Athlon64 machine.  On a higher-end
34 (e.g. six-way Intel i7) machine, it can hold a solid KGS 1d rank.
35 When using a large cluster (64 machines, 20 cores each), it maintains
36 KGS 3d and has won a 7-stone handicap game against Zhou Junxun 9p.
38 By default, Pachi currently uses the UCT engine that combines
39 Monte Carlo approach with tree search; UCB1AMAF tree policy using
40 the RAVE method is used for tree search, while the Moggy playout
41 policy using 3x3 patterns and various tactical checks is used for
42 the semi-random Monte Carlo playouts.
44 At the same time, we keep trying a wide variety of other approaches
45 and enhancements. Pachi is an active research platform and quite a few
46 improvements have been already achieved. We rigorously play-test new
47 features and enable them by default only when they give a universal
48 strength boost.
51 By default, Pachi will run on a single CPU core, taking up to 1.4GiB
52 of memory, not pondering and taking completely arbitrary amount of time
53 per turn. You can adjust these parameters by passing it extra command
54 line options:
56         ./pachi -t _1200 threads=8,max_tree_size=3072,pondering
58 This will make Pachi play with time settings 20:00 S.D. (unless it
59 gets told otherwise over GTP), with 8 threads, taking up to 3GiB
60 of memory (+ several tens MiB as a constant overhead) and thinking
61 during the opponent's turn as well.
63 Pachi can use an opening book in a Fuego-compatible format - you can
64 obtain one at http://gnugo.baduk.org/fuegoob.htm and use it in Pachi
65 with the -f parameter:
67         ./pachi -f book.dat ...
69 You may wish to append some custom Pachi opening book lines to book.dat;
70 take them from the book.dat.extra file.
72 For now, there is no comprehensive documentation of options, but you
73 can get a pretty good idea by looking at the uct_state_init() function
74 in uct/uct.c - you will find the list of UCT engine options there, each
75 with a description. At any rate, usually the three options above are
76 the only ones you really want to tweak.
79 Except UCT, Pachi supports a simple idiotbot-like engine and an example
80 treeless MonteCarlo-player. The MonteCarlo simulation ("playout")
81 policies are also pluggable, by default we use the one that makes use of
82 heavy domain knowledge.
84 Other special engines are also provided:
85 * a "distributed" engine for cluster play; the description at the top of
86   distributed/distributed.c should provide all the guidance
87 * a simple "replay" engine that will simply play moves according
88   to the playout policy suggestions
89 * few other purely for development usage
92 Pachi can be used as a test opponent for development of other go-playing
93 programs. For example, to get the "plainest UCT" player, use:
95         ./pachi -t =5000 policy=ucb1,playout=light,prior=eqex=0,dynkomi=none
97 This will fix the number of playouts per move to 5000, switch the node
98 selection policy from ucb1amaf to ucb1 (i.e. disable RAVE), switch the
99 playouts from heuristic-heavy moggy to uniformly random light, stop
100 prioring the node values heuristically, and turn off dynamic komi.
102 You can of course selectively re-enable various features or tweak this
103 further. But please note that using Pachi in this mode is not tested
104 extensively, so check its performance in whatever version you test
105 before you use it as a reference.
107 Note that even in this "basic UCT" mode, Pachi optimizes tree search
108 by considering board symmetries at the beginning. Currently, there's no
109 easy option to turn that off. The easiest way is to tweak board.c so
110 that board_symmetry_update() has goto break_symmetry at the beginning
111 and board_clear has board->symmetry.type = SYM_NONE.
114 Analysis
115 --------
117 Pachi can also help you analyze your games by being able to provide
118 its opinion on various positions. The user interface is very rudimentary,
119 but the ability is certainly there.
121 There are currently two Pachi interfaces provided for this purpose. One
122 possibility is to evaluate all moves within a given game and show how
123 the winrates for both players evolved - i.e. who was winning at which
124 game stage. This is implemented using the `tools/sgf-analyse.pl` script.
125 See the comment on top of the script about its usage.
127 Alternatively, Pachi can evaluate all available moves in a given situation
128 and for each give a value between 0 and 1 representing perceived
129 likelihood of winning the game if one would play that move. I.e. it can
130 suggest which moves would be good and bad in a single given situation.
132 To achieve the latter, follow few simple steps:
134 1. Take an SGF record of your game and generate a GTP file from it:
136         tools/sgf2gtp.pl <file.sgf >file.gtp
138 2. Open the file.gtp in your favorite plaintext editor and trim it after
139 (remove all lines following) the move producing the situation you wish
140 to analyze.
142 3. Instead, add the following line at the bottom of file.gtp:
144         0 uct_evaluate black
146 (replace `black` with `white` if it is white to play).
148 4. Run Pachi as follows:
150         ./pachi -t =500 -d 0 <file.gtp | sed -n '/^=0/,${s/^=0 //;p}'
152 If you want to know more details on what is Pachi thinking about the
153 various moves, remove the `-d 0` and `| sed -n ...` parts. To improve
154 the accuracy of values (at the expense of run time), raise the value
155 of 500 (try 2000 or 10000; 100000 will usually already take couple of
156 hours). The values will be most useful in the middle game; in fuseki
157 and most yose situations, expect a lot of noise.
160 Framework
161 ---------
163 The aim of the software framework is to make it easy to plug your
164 engine to the common infrastructure and implement your ideas while
165 minimalizing the overhead of implementing the GTP, speed-optimized
166 board implementation, etc.  Also, there are premade random playout
167 and UCT tree engines, so that you can directly tweak only particular
168 policies.  The infrastructure is pretty fast and it should be quite
169 easy for you (or us) to extend it to provide more facilities for
170 your engine.
172 See the HACKING file for a more detailed developer's view of Pachi.
174 Also, if you are interested about Pachi's architecture, algorithms
175 etc., consider taking a look at Petr Baudis' Master's Thesis:
177         http://pasky.or.cz/go/prace.pdf
180 Licence
181 -------
183 Pachi is distributed under the GPLv2 licence (see the COPYING file for
184 details and full text of the licence); you are welcome to tweak it as
185 you wish (contributing back upstream is welcome) and distribute
186 it freely, but only together with the source code. You are welcome
187 to make private modifications to the code (e.g. try new algorithms and
188 approaches), use them internally or even to have your bot play on the
189 internet and enter competitions, but as soon as you want to release it
190 to the public, you need to release the source code as well.
192 One exception is the Autotest framework, which is licenced under the
193 terms of the MIT licence (close to public domain) - you are free to
194 use it any way you wish.