rpl.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 import math
   4
   5 import torch, torchvision
   6
   7 from torch import nn
   8 from torch.nn import functional as F
   9
  10 ######################################################################
  11
  12
  13 def rpl_exec(program, stack):
  14     stack = stack.copy()
  15     for op in program:
  16         if op == "add":
  17             if len(stack) > 1:
  18                 a, b = stack.pop(), stack.pop()
  19                 stack.append(a + b)
  20         elif op == "min":
  21             if len(stack) > 1:
  22                 a, b = stack.pop(), stack.pop()
  23                 stack.append(min(a, b))
  24         elif op == "max":
  25             if len(stack) > 1:
  26                 a, b = stack.pop(), stack.pop()
  27                 stack.append(max(a, b))
  28         elif op == "swp":
  29             if len(stack) > 1:
  30                 a, b = stack.pop(), stack.pop()
  31                 stack.append(a)
  32                 stack.append(b)
  33         elif op == "rep":
  34             if len(stack) > 1:
  35                 a, b = stack.pop(), stack.pop()
  36                 stack += [b] * a
  37         elif op == "dup":
  38             if len(stack) > 0:
  39                 a = stack.pop()
  40                 stack.append(a)
  41                 stack.append(a)
  42         elif op == "del":
  43             if len(stack) > 0:
  44                 a = stack.pop()
  45         else:
  46             raise ValueError(f"Unknown instruction {op}")
  47
  48     return stack
  49
  50
  51 rpl_ops = ["add", "min", "max", "swp", "rep", "dup", "del"]
  52
  53 ######################################################################
  54
  55
  56 def generate(nb_values=3, max_input=9, prog_len=6, nb_runs=5):
  57     prog_len = 1 + torch.randint(prog_len - 1, (1,)).item()
  58     prog = [rpl_ops[k] for k in torch.randint(len(rpl_ops), (prog_len,))]
  59
  60     result = []
  61     for _ in range(nb_runs):
  62         stack = [x.item() for x in torch.randint(max_input + 1, (nb_values,))]
  63         result_stack = rpl_exec(prog, stack)
  64         result = result + ["<input>"] + stack + ["<output>"] + result_stack
  65
  66     result = result + ["<prog>"] + prog
  67     result = result + ["<end>"]
  68     return result
  69
  70
  71 def next_marker(seq, tokens, start=0):
  72     pos = None
  73     for t in tokens:
  74         try:
  75             i = seq.index(t, start)
  76             if pos is None or i < pos:
  77                 pos = i
  78         except ValueError:
  79             pass
  80     return pos
  81
  82
  83 def decompose(seq):
  84     io = []
  85     k = 0
  86     while seq[k] == "<input>":
  87         o = next_marker(seq, ["<output>"], start=k + 1)
  88         e = next_marker(seq, ["<input>", "<prog>"], start=o)
  89         if o is None or e is None:
  90             raise ValueError("Invalid input/output")
  91         try:
  92             io.append(
  93                 ([int(x) for x in seq[k + 1 : o]], [int(x) for x in seq[o + 1 : e]])
  94             )
  95         except ValueError:
  96             raise ValueError("Invalid input/output")
  97
  98         k = e
  99
 100     if seq[k] == "<prog>":
 101         e = next_marker(seq, ["<end>"], start=k)
 102         if e is None:
 103             prog = []
 104         else:
 105             prog = seq[k + 1 : e]
 106     return prog, io
 107
 108
 109 def compute_nb_errors(seq):
 110     prog, io = decompose(seq)
 111
 112     nb_total, nb_errors = 0, 0
 113
 114     stacks = []
 115
 116     if len(set(prog) - set(rpl_ops)) > 0:
 117         # Program is not valid, we count 100% error
 118         for start_stack, target_stack in io:
 119             stacks.append((start_stack, target_stack, "N/A", False))
 120             nb_total += len(target_stack)
 121             nb_errors += len(target_stack)
 122
 123     else:
 124         # Program is valid
 125         for start_stack, target_stack in io:
 126             result_stack = rpl_exec(prog, start_stack)
 127             nb_total += len(target_stack)
 128             e = abs(len(result_stack) - len(target_stack)) + sum(
 129                 [0 if x == y else 1 for x, y in zip(result_stack, target_stack)]
 130             )
 131             nb_errors += e
 132             stacks.append((start_stack, target_stack, result_stack, e == 0))
 133
 134     return nb_total, nb_errors, prog, stacks
 135
 136
 137 ######################################################################
 138
 139 if __name__ == "__main__":
 140     seq = generate()
 141     print(seq)
 142     seq[3] = 7
 143     print(seq)
 144     print(compute_nb_errors(seq))