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機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ~番外編~


前回まで

機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ~概要編~

機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ~導入編~

機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ~棋譜学習編~


概要

9路盤以外(13、19路盤)の棋譜学習方法と、無料で使えるGPU環境 Google Colaboratoryを利用した棋譜学習の方法を解説していきます。


9路盤以外の棋譜学習方法

9路盤以外の棋譜を学習させたいときは、棋譜学習編でダウンロードしたPyaqのフォルダ直下にあるboard.pyの中身を1行書き換えるだけでOKです。

Visual Studio Code等のテキストエディタでboard.pyを開いたら、13路盤の棋譜を学習させる場合、8行目のBSIZEをBSIZE = 13に書き換えます。


board.py

BSIZE = 13  # board size


書き換えたら、AnacondaPromptでpython pyaq.py --learnを実行すれば13路盤の棋譜学習が始まります!


無料で使えるGPU環境 Google Colaboratoryを利用した棋譜学習

GPU使って高速学習したいけど自分のパソコンスペック低いし・・・

そんな悩みを解決するのがGoogleが無料提供しているGPU環境 Google Colaboratory

環境構築不要でブラウザ(Google Chromeのみ)からPythonやTensorflowを使うことができる素晴らしいサービスです。

それでは、Google Colaboratoryを使って高速学習をしていきましょう!

学習の手順は以下の通りです。

1. パソコンのGoogle Chromeから囲碁AI製造機にアクセス

2. ファイル -> ドライブにコピーを保存でファイルを複製

3. ランタイムのタイプにGPUを割り当てる

4. 学習用棋譜のダウンロード

5. 実行ボタンを上から順番に押していって学習スタート

6. 学習が終わったらmodel.ckptlog.txtをダウンロード

詳細な使い方や注意点は、囲碁AI製造機に書いておいたので、そちらをご参照ください。

囲碁AI完成したから誰かと戦わせてみたい!という方がいましたら、僕のTwitterまで果たし状リプを飛ばしてください!

暇なときにBSKBot(バーサーカーボット)が何路盤でもお相手します。


参考リンク