原作 @Zeta36
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量子位 报道 | 公众号 QbitAI
只用(🔰)了不到4小时。
AlphaZero在去年底通过自我对(🌚)弈,就完爆上一(💹)代围棋冠军程序AlphaGo,且没有采(🔑)用任何的人类经验作训练数据(至少DeepMind坚持这么(🔴)认为,嗯)。
昨天,GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象(🏉)棋版(🥂)本的AlphaZero,具体操作指南如下。
项目介绍该项目(🌥)用到的资源主要有:
去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识,也能学会围棋游戏》
基于DeepMind的想法,GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发,具体前往https://github.com/mokemokechicken/reversi-alpha-zero
DeepMind刚发布的AlphaZero,从零开始掌握国际象棋:https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf。
之前量子位也报道过(🙁),AlphaZero仅(⏭)用了4小时(30万(🕑)步)就击败了国际象棋冠军程序Stockfish。是不是赛雷(´・Д・)」
更多(🧙)细节去wiki看呗。
笔(🤕)记
我(⚓)是这个信息库(repositories,也简称repo)的创造者。
这个repo,由我和其他几个小伙伴一起维护,并会尽我们所能做到最好。
repo地址:https:(🏯)//github.com/Zeta36/chess-alpha-zero/graphs/contributors
不过,我们发现让机器自己对弈,要烧很(🍔)多钱。尽管监督学习的效果很好,但我们从来没(🍂)有尝试过自我对弈。
在这里呢,我还是想提下,我们已经转移到一个新的repo,采用大多数人更习惯的AZ分布式版本的国际象棋(MCTS in C ++):https://github.com/glinscott/leela-chess
现在,项目差不多就(🍌)要完成啦。
每个(📴)人都可以通过执行预编译的Windows(或Linux)应用程序来参与。这个项目呢,我们赶脚自己(㊗)做得还是不错的。另外,我也很确定,在短时的分布式合作时间内,我们可以模拟出DeepMind结果。
所以呢(🗣),如果你(🎖)希望能看到跑(✂)着神经网络的UCI引擎打败国际象棋冠军程序Stockfish,那我建议你去看看介个repo,然后肯定能增强你家电脑的能力。
使用环境(🐈)
Python 3.6.3
tensorflow-gpu: 1.3.0
Keras: 2.0.8
最新结果 (在@Akababa用户(🐃)的大量修(🥁)改贡(🎑)献后获得的)
在约10万次比赛中使用监督式学习,我训练了一个模型(🧞)(7个剩余的256个滤波器块),以1200个模拟/移动来估算1200 elo。 MCTS有(🧛)个(😽)优点,它计算能力非常好。
下面动图泥萌可以看(👹)到,我(黑色)在repo(白色)模型中对阵模型:
下面的图,你可以看到其中一次对战,我(白(🔋)色,〜2000 elo)在这个回购(黑色)中与模型对战:
首个好成绩
在用了我创建的新的监督式学习步骤之后,我已经能够训练出一个看着像是国(🔬)际象棋开局的学习模型了。
下图,大家可以看到这个模型的对战(AI是黑色):
下面,是一场由@ bame55训练的对战(AI玩白色):
5次迭代后,这个模型(🐍)就能玩(🐟)成这样了。这5次里,’eval’改变了4次最佳模型。而“opt”的损失(👵)是5.1(但结果(👸)已(🔷)经相当好了)。
Modules
监督学习
我已经搞出来了一个监督学习新的流程。
从互联网上找到的那些人类游戏文件“PGN”,我们可以把它们当成游(⛏)戏数(😚)据的生成器。
这个监督学习流程也被用于AlphaGo的第一个和最初版本。
考虑到国际象棋算是比较复杂的游戏,我们必须(🚯)在开始自我对弈之前,先提前训(📜)练好策略模型。也就是说,自我对弈对于象棋来说还是比较难。
使用新的监督学习流程,一开始运行挺简单的。
而且,一旦模型与监(🚻)督学习游戏数据足够融合,我们只需“监督学习”并启动“自我”,模型将会开始边自我对弈边改(🦃)进。
python src/chess_zero/run.py sl
如果你想(👥)使用这个新的(😯)监督学习流程,你(⚡)得下载(🔮)一个很大的PGN文(🍯)件((🍈)国际象(📲)棋文件)。
并将它们粘贴到data / play_data文件夹中。BTW,FICS是一个很好的数据源。
您也可以使用SCID程序按照玩家ELO,把对(😺)弈的结果过滤。
为了避免过度拟合,我建议使用至少3000场对战的数据集,不过不要超过3-4个运行周期。
强化学习
AlphaGo Zero实际上有三个workers:self,opt和eval。
self,自我模型,是通过使用BestModel的自我生成训练数据。
opt,训练模型,是用来训练及生成下一代模型。
eval是评测模型,用(🐥)于评(🏻)估下一代模型是否优于BestModel。如果更好,就替(🕉)换BestModel。
分布式训练
现(🛫)在可以通过(📶)分布式方式来(✒)训练(🧤)模型。唯一需(😉)要的是使用新参数:
输入分布式:(🍢)使用mini config进行测试,(参见src / chess_zero / configs / distributed.py)
分布式训练时,您需要像下面这(🅿)样在本地运行三方玩家:
python src/chess_zero/run.py self —type distributed (or python src/chess_zero/run.py sl —type distributed)
python src/chess_zero/run.py opt —type distributed
python src/chess_zero/run.py eval —type distributed
图形用户界(✒)面(GUI)
uci启动通用象棋界面,用于GUI。
为ChessZero设置一个GUI,将其指向(📎)C0uci.bat(或重命名为.sh)。例如,这是用Arena的自我对弈功能的随机模型的屏幕截图:
数据
data/model/modelbest: BestModel.
data/model/next_generation/: next-generation models.
data/playdata/play*.json: generated training data.
logs/main.log: log file.
如果您想从头开始训练模型,请删除上述目录。
使用说明安装
安(🔼)装库
pip install -r requirements.txt
如果您想使用GPU,请按照以下说明使用(🀄)pip3进行安装。
确保Keras正在使用Tensorflow,并(😽)且你有(😖)Python 3.6.3+。根据您的环境(㊗),您可能需要运(🐓)行python3 / pip3而不是python / pip。
基本使用(🤽)
对于训练模型,执行自(❇)我对弈模(🧞)型,训练模型和(😯)评估模型。
注意:请确保您正在从此repo的顶级目录运行脚本,即(🚱)python src / chess_zero / run.py opt,而不是python run.py opt。
自我对弈
python src/chess_zero/run.py self
执行时,自我对弈会开始用BestModel。如果不存在BestModel,就把创建的新的随机模型搞成BestModel。
你可以这么做
创建新的BestModel;
使用mini config进行测试,(参见src / chess_zero / configs / mini.py)。
训练模型
python src/chess_zero/run.py opt
执行时(🚫),开始训练。基础模型会从最新保存的下一代模型中加载。如果不存在,就用BestModel。训练好的模型每次也会自动保存。
你可以这么做
输入mini:使用mini config进行测试,(参见src / chess_zero / configs / mini.py)(😒)
用全套流程:指定整套(🖋)流程的(小批量)编号,不过跑完全程会影响训(✨)练的学习率。
评价模(🕉)型
python src/chess_zero/run.py eval
执行后,开始评估。它通过玩大约200场对(🍵)战来评估BestModel和最新的下一代模型。如果下一代模型获胜,它将成为BestModel。
你可以这么做
输入mini: 使用(🛁)mini config进行测试,(请参阅src / chess_zero / configs / mini.py)
几点小提示和(❇)内存相(🔝)关知识点(🗝)GPU内存
通常来讲,缺少内存会触发警告,而不是错误。
如果发生错误,请尝试更改src / configs / mini.py中的vram_frac,
self.vram_frac = 1.0
较小的batch_size能够减少opt的内存使用量。可以尝试在MiniConfig中更改TrainerConfig#batch_size。
最后,附原文链接,
https://github.com/Zeta36/chess-alpha-zero/blob/master/readme.md
— 完 —
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