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学習率を 0.0002 から 0.00002 に変更しました。
10980422棋譜、weightは w1450 から新しい学習率となります。 (w1449までが古い学習率での更新)
AlphaZeroは1000万棋譜で2回目の学習率変更なので、約100万棋譜遅い更新となります。
またGoogle Colabで開発版を使うことで13倍速く(Tesla T4)棋譜を生成できるようになりました。 http://www.yss-aya.com/aobazero/colab.html
Tesla K80 36.2 棋譜/時 Tesla T4 130.0 棋譜/時 (9.9棋譜/時) (は以前の速度) Tesla P100 138.3 棋譜/時 (15.5棋譜/時) Tesla P4 52.7 棋譜/時 (8.1棋譜/時)
ほどの速度が出ます。T4だと今までの13倍速くなってると思います。 これはaobazのプロセスを65個同時に起動して バッチサイズ28でネットワークの計算をするようにしたためです。 OpenCLの将棋盤向けの高速化や2080TiではHALFを使った高速化にも対応しています。 Windows版への対応はもうしばらくかかると思います。
Core Memory Tesla K80 4992 24GB Tesla T4 2560 16GB Tensor 320 Tesla P4 2560 8GB Tesla P100 3584 16GB
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No branches or pull requests
学習率を
0.0002 から
0.00002
に変更しました。
10980422棋譜、weightは w1450 から新しい学習率となります。
(w1449までが古い学習率での更新)
AlphaZeroは1000万棋譜で2回目の学習率変更なので、約100万棋譜遅い更新となります。
またGoogle Colabで開発版を使うことで13倍速く(Tesla T4)棋譜を生成できるようになりました。
http://www.yss-aya.com/aobazero/colab.html
ほどの速度が出ます。T4だと今までの13倍速くなってると思います。
これはaobazのプロセスを65個同時に起動して バッチサイズ28でネットワークの計算をするようにしたためです。
OpenCLの将棋盤向けの高速化や2080TiではHALFを使った高速化にも対応しています。
Windows版への対応はもうしばらくかかると思います。
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