TensorFlow发布开源围棋AI
简介
TensorFlow官方已在其GitHub主页上发布了开源围棋AI代码！
Minigo：基于TensorFlow的围棋AI
该围棋AI引擎名为Minigo，采用神经网络算法，使用Python语言和TensorFlow框架实现。
受AlphaGo启发但不隶属于DeepMind
Minigo虽受DeepMind AlphaGo算法启发，但TensorFlow官方一再强调此项目不属于DeepMind，也非正式AlphaGo项目。
特点
提供清晰的学习範本，可使用TensorFlow、Kubernetes和Google Cloud Platform构建硬件加速增强学习管道。
尽可能重现原始DeepMind AlphaGo论文方法，采用开放流程工具和实现。
公开数据、结果和发现，以造福围棋、机器学习和Kubernetes社区。
目标与理念
该项目有一个明确的愿景：创建一个具有竞争力的围棋项目，甚至可能成为顶级围棋算法。团队致力于创建易于理解的实用指南，即使会影响效率和速度，也希望对社区有所帮助。
对于使用强大的围棋模型的开发者来说，该项目旨在提供一个易于理解的Python平台，以扩展和适应其他项目任务。
教程
训练模型：请参阅 RESULTS.md。
贡献代码：请参阅 CONTRIBUTING.md。
安装要求
virtualenv / virtualenvwrapper
Python 3.5+
Docker
Cloud SDK
安装指南
创建虚拟环境
1. 使用 pip3 install virtualenv 和 pip3 install virtualenvwrapper 安装virtualenv和virtualenvwrapper。
2. 创建一个新的虚拟环境并激活它。
安装TensorFlow
使用GPU：
“`
pip3 install -r requirements-gpu.txt
“`
（确保已安装CUDA 8.0）
不使用GPU：
“`
pip3 uninstall tensorflow-gpu
pip3 install tensorflow
“`
或
“`
pip3 install -r requirements-cpu.txt
“`
创建服务器
可能需要云服务器。
设置 PROJECT=foo-project。
运行 source cluster/common.sh 以设置环境变量。
运行单元测试
“`
BOARD_SIZE=9 python3 -m unittest discover tests
“`
使用模型
确保已与Google云端硬盘（作为远程文件系统）或本地文件系统兼容。
设置 BUCKET_NAME 参数并验证Google云登录。
复制最新模型到本地目录（例如，MINIGO_MODELS）。
启动围棋对局：
“`
python rl_loop.py selfplay —readouts=$READOUTS -v 2
“`
使用GTP协议与围棋AI交互：
“`
Latest model should look like: /path/to/models/000123-something
LATEST_MODEL=$(ls -d $MINIGO_MODELS/ | tail -1 | cut -f 1 -d ‘.’)
BOARD_SIZE=19 python3 main.py gtp -l $LATEST_MODEL -r $READOUTS -v 3
“`
交互命令
genmove [color] 请求引擎为一方生成走法
play [color] [coordinate] 通知引擎在 [coordinate] 为 [color] 方落子
showboard 请求引擎输出棋盘。
一个运行GTP的方法是使用具备GTP兼容GUI的gogui-display。
可在http://gogui.sourceforge.net/下载Gogui工具。
以下是利用GTP的一些有趣方法。
gogui-twogtp -black ‘python3 main.py gtp -l gs://$BUCKET_NAME/models/000000-bootstrap’ -white ‘gogui-display’ -size 19 -komi 7.5 -verbose -auto
另一个方法是让Minigo和GnuGo对战。
BLACK=”gnugo —mode gtp”
WHITE=”python3 main.py gtp -l path/to/model”
TWOGTP=”gogui-twogtp -black \”WHITE\” -games 10 \
-size 19 -alternate -sgffile gnugo”
gogui -size 19 -program “$TWOGTP” -computer-both -auto
概述
按照以下指令进行操作，可构建AlphaGo Zero在9×9围棋上的迭代。基本指令与构建前面提到的模型相关。
指令包括：
-
初始化模型
-
自我对弈：使用最新模型进行自我对弈，生成可用于训练的数据
-
收集：将同一模型生成的数据文件合并到训练数据中
-
训练：使用多代自我对弈结果训练新模型
初始化
该步指令将创建模型，存储于 gs://MODEL_NAME(.index|.meta|.data-00000-of-00001)
export MODEL_NAME=000000-bootstrap
python3 main.py bootstrap gs://MODEL_NAME
自我对弈
此步骤指令输出原始对战数据，兼容TensorFlow格式和SGF目录。
gs://MODEL_NAME/local_worker/.tfrecord.zz
gs://MODEL_NAME/local_worker/.sgf
python3 main.py selfplay gs://MODEL_NAME \
-readouts 10 \
-v 3 \
—output-dir=gs:/MODEL_NAME/local_worker \
—output-sgf=gs://MODEL_NAME/local_worker
收集
python3 main.py gather
此指令将众多（可能只有几KB大小的）tfrecord.zz文件组合为小于100MB的tfrecord.zz文件。
按照模型编号收集数据，以便将同一模型生成的数据聚合在一起。默认情况下，目录中的文件名将在前后加上环境变量 BUCKET_NAME 的前缀。
gs://MODEL_NAME-{chunk_number}.tfrecord.zz
gs://$BUCKET_NAME/data/training_chunks/meta.txt
该文件用于查看正在处理的游戏。
python3 main.py gather \
—input-directory=gs:/BUCKET_NAME/data/training_chunks
训练
该步骤指令将训练最近50个模型，从最新模型权重训练新模型。
运行训练任务：
python3 main.py train gs://BUCKET_NAME/models/000001-somename \
—load-file=gs://$BUCKET_NAME/models/000000-bootstrap \
—generation-num=1 \
—logdir=path/to/tensorboard/logs \
将保存更新后的模型权重。
（待完成：设置基于global_step的本地检查点，以便随时恢复）
请按步骤参考TensorBoard训练指南。首次运行后即可覆盖先前的，例如：logs/my_training_run、logs/my_training_run2。
tensorboard —logdir=path/to/tensorboard/logs/
有关更多信息，请参阅cluster/README.md！
开源代码地址：
https://github.com/tensorflow/minigo
— 完 —
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