A toy shogi AI
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gunyarakun Updated README
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Latest commit 814c6f6 Aug 6, 2015
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kifu
.editorconfig
.gitignore
LICENSE
README.rst
combine_logs_for_learning
generate_random_boards_to_hdf5
learn
network.py
play_game
requirements.txt
setup.py
utils.py First version Aug 6, 2015

README.rst

gunyanza: A shogi AI with deep learning

ディープラーニングという機械学習の手法を用いた将棋AIです。

元アイデアはErik Bernhardssonさんによる deep pink です。

詳しくは、ブログエントリ を参照のこと。

How to use

まずは、cuDNNをインストールしておいてください。基本、全スクリプトでGPUを使うようになっています。

以下のようにして、学習と、学習結果を用いたコンピュータ同士の対戦を観覧することができます。

pip install -r requirements.txt
# 棋譜からサンプリングした盤面を元にランダムな手を生成し、HDF5形式で保存
mkdir random_boards
./generate_random_boards_to_hdf5 kifu random_boards
# 学習
mkdir model
./learn random_boards model 100000 500 0.1
# 学習が進むのを待つ。誤差が最小値を10回更新するごとに、modelディレクトリにmodel.pickleが出力される

# 学習したモデルを使ってコンピュータ同士で対戦
./play_game model/gunyanza.model.pickle

FAQ

Q: generate_random_boards_to_hdf5 が以下のようなエラーを出す

RuntimeError: Unable to register datatype (Can't insert duplicate key)

A: hdf5 1.8.13以前が使われていると発生します。以下のコマンドでh5pyが使っているhdf5のバージョンを確認しましょう。hdf5 1.8.14以降を使っても、以下のコマンドでは1.8.13以前が出る場合には、h5pyはpipなどを使わずに、setup.pyを使ってインストールしてください。

import h5py
print h5py.version.info

Q: Out of memory的なこと言われるんですけど

A: batch_sizeを減らしてください。

Q: cuDNN/Chainerがインストールできません!

A: 頑張れ! Google Groupに書いたらサポートが手厚い予感がするぞ。

Q: なんでGPL3なの

A: 依存ライブラリのpython-shogiは、GPL3のpython-chessを元にしているのでGPL3です。そのpython-shogiにべったりなのと、元ネタのErikさんのコードのライセンスが不明なので、とりあえずGPL3で。こだわりはないです。