コンピュータ囲碁講習会が5月20日、27日に電通大で
| 投稿日 | : 2023/04/15(Sat) 10:48 |
| 投稿者 | : 山下 |
| 件名 | : Re: コンピュータ囲碁講習会が5月20日、27日に電通大で |
| 投稿日 | : 2024/01/28(Sun) 08:38 |
| 投稿者 | : 山下 |
| 参照先 | : |
GPUがない環境でも動作はします。
play b d3
=
この後に
genmove w
raw_value=0.5027
pos=D6, visits= 501, policy=0.0139, value=0.5113, raw_value=0.4944, pv=D6,J3,E8,G7,pass,J7,D7,E9,pass,pass
1.57 seconds, 318.90 visits/s
= D6
のように「genmove w」を入力した反応が短い場合は sl-model.bin が正しく配置されていません。
C:\Users\your_name\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main\model\sl-model.bin
というファイルが存在するかを確認してください。
play b d3
=
この後に
genmove w
raw_value=0.5027
pos=D6, visits= 501, policy=0.0139, value=0.5113, raw_value=0.4944, pv=D6,J3,E8,G7,pass,J7,D7,E9,pass,pass
1.57 seconds, 318.90 visits/s
= D6
のように「genmove w」を入力した反応が短い場合は sl-model.bin が正しく配置されていません。
C:\Users\your_name\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main\model\sl-model.bin
というファイルが存在するかを確認してください。
| 件名 | : Re: コンピュータ囲碁講習会が5月20日、27日に電通大で |
| 投稿日 | : 2024/01/27(Sat) 23:34 |
| 投稿者 | : GPUの働かないPCだから? |
| 参照先 | : |
1年近く前の話題ですが。
上記、最後の
> python main.py --model model/sl-model.bin
name
= TamaGo
play b d3
=
のあとが続きません。
どうやら使っているPCがGPUが働かないもののようなのですが、これはそのせいでしょうか?
上記、最後の
> python main.py --model model/sl-model.bin
name
= TamaGo
play b d3
=
のあとが続きません。
どうやら使っているPCがGPUが働かないもののようなのですが、これはそのせいでしょうか?
| 件名 | : Re: コンピュータ囲碁講習会が5月20日、27日に電通大で |
| 投稿日 | : 2023/05/27(Sat) 19:42 |
| 投稿者 | : 山下 |
| 参照先 | : |
「教師あり学習を試す」
囲碁クエストの棋譜を落とす
http://computer-go-ray.com/file/GoQuest_9x9_49893games.zip
c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main\ の下に展開
学習を開始
cd c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
> python train.py --kifu-dir GoQuest_9x9_49893games\sgf --use-gpu True --rl False
「強化学習を試す」
cd c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
> python selfplay_main.py --save-dir archive --model model/rl-model.bin --use-gpu true
> python get_final_status.py
> python train.py --rl true --kifu-dir archive
これで4並列で棋譜を1万棋譜作って、強化学習が1サイクル終わります。終わったらこの3行を繰り返します。
RTX 3090だと棋譜生成に3時間30分ほどかかりました。
これだけ簡単に教師あり学習と強化学習ができるのは便利です。
教師あり学習に使える9路の棋譜はこちらなど。(そのまま使えないものもあります)
囲碁クエストの2018年当時の棋譜。9路は25万棋譜ほど
http://www.yss-aya.com/deep_go.html#08
KataGoの現在の学習棋譜。19路がメインですが9路も含まれます。「kata1」「traininggames」にSGF形式があります。
https://katagoarchive.org/
CGOS、囲碁AI同士の棋譜。数は少ない。
http://www.yss-aya.com/cgos/9x9/archive.html
夏風(CGOSで2876)の46万棋譜。これはそのまま使えます。囲碁クエストよりは強いものができます。
https://drive.google.com/drive/folders/1hNUKX-KFx6P87wuVLMU4cRqPoBu-9KJ9?usp=sharing
19路を含めた各種データの案内(英語)
https://github.com/yenw/computer-go-dataset
KataGoの棋譜が強さでは一番おすすめです。
ただ、自殺手あり、などのルールも含まれるので下のルールで
RU[koSIMPLEscoreTERRITORYtaxNONEsui0]
"sui1" 自殺手あり
"taxALL" 切賃あり
"button1" 中国ルールで、最初にPASSした方に+0.5
が含まれる棋譜は無視した方がよいです。
その他はこんな感じです。
koSIMPLE 3コウは無勝負
koPOSITIONAL 盤面配置の再現禁止
koSITUATIONAL 手番、コウを含む再現禁止
scoreAREA 中国ルール式のカウント
scoreTERRITORY 日本ルール式のカウント
taxNONE
taxSEKI セキの眼、をカウントしない(日本ルールの場合)
taxALL 2眼の群の数 * -2。切り賃
囲碁クエストの棋譜を落とす
http://computer-go-ray.com/file/GoQuest_9x9_49893games.zip
c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main\ の下に展開
学習を開始
cd c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
> python train.py --kifu-dir GoQuest_9x9_49893games\sgf --use-gpu True --rl False
「強化学習を試す」
cd c:\Users\yourname\Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
> python selfplay_main.py --save-dir archive --model model/rl-model.bin --use-gpu true
> python get_final_status.py
> python train.py --rl true --kifu-dir archive
これで4並列で棋譜を1万棋譜作って、強化学習が1サイクル終わります。終わったらこの3行を繰り返します。
RTX 3090だと棋譜生成に3時間30分ほどかかりました。
これだけ簡単に教師あり学習と強化学習ができるのは便利です。
教師あり学習に使える9路の棋譜はこちらなど。(そのまま使えないものもあります)
囲碁クエストの2018年当時の棋譜。9路は25万棋譜ほど
http://www.yss-aya.com/deep_go.html#08
KataGoの現在の学習棋譜。19路がメインですが9路も含まれます。「kata1」「traininggames」にSGF形式があります。
https://katagoarchive.org/
CGOS、囲碁AI同士の棋譜。数は少ない。
http://www.yss-aya.com/cgos/9x9/archive.html
夏風(CGOSで2876)の46万棋譜。これはそのまま使えます。囲碁クエストよりは強いものができます。
https://drive.google.com/drive/folders/1hNUKX-KFx6P87wuVLMU4cRqPoBu-9KJ9?usp=sharing
19路を含めた各種データの案内(英語)
https://github.com/yenw/computer-go-dataset
KataGoの棋譜が強さでは一番おすすめです。
ただ、自殺手あり、などのルールも含まれるので下のルールで
RU[koSIMPLEscoreTERRITORYtaxNONEsui0]
"sui1" 自殺手あり
"taxALL" 切賃あり
"button1" 中国ルールで、最初にPASSした方に+0.5
が含まれる棋譜は無視した方がよいです。
その他はこんな感じです。
koSIMPLE 3コウは無勝負
koPOSITIONAL 盤面配置の再現禁止
koSITUATIONAL 手番、コウを含む再現禁止
scoreAREA 中国ルール式のカウント
scoreTERRITORY 日本ルール式のカウント
taxNONE
taxSEKI セキの眼、をカウントしない(日本ルールの場合)
taxALL 2眼の群の数 * -2。切り賃
| 件名 | : Re: コンピュータ囲碁講習会が5月20日、27日に電通大で |
| 投稿日 | : 2023/05/27(Sat) 19:39 |
| 投稿者 | : 山下 |
| 参照先 | : |
講習会のページで初日の動画と資料が公開されています。
特に資料は囲碁の強化学習、教師あり学習を簡潔にまとめてあり、Gumbel AlphaZero方式の学習も
書かれていておすすめです。
PDFのスライド資料
http://entcog.c.ooco.jp/entcog/contents/lecture/20230520_kobayashi.pdf
講習会用に公開されているTamaGoを使うと強化学習、教師あり学習が簡単に始められます。
「TamaGoの動かし方」
Pythonのインストール
Python Releases for Windows
https://www.python.org/downloads/windows/
python-3.11.3-amd64.exe を実行。"Add Python.exe to PATH" にチェック。"Install now" をクリック。
TamaGoをダウンロード
https://github.com/kobanium/TamaGo/archive/refs/heads/main.zip
TamaGo-main.zip を展開
「スタート」で右クリック、「エクスプローラ」、「ダウンロード」フォルダを開く、「TamaGo-main」で右クリック、「すべて展開」
学習済みのモデルをダウンロード
https://github.com/kobanium/TamaGo/releases/download/v0.6.0/rl-model.bin ... 強化学習版
https://github.com/kobanium/TamaGo/releases/download/v0.6.0/sl-model.bin ... 教師あり学習版
どちも TamaGo-main\model\ の下に置きます。
コマンドプロンプトを開く
「スタート」「すべてのアプリ」「Windowsツール」「コマンド プロンプト」
ディレクトリを移動(以下はコマンドプロンプトの中で)
c:\Users\yourname> cd Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
GPUを使う場合はpytorchは https://pytorch.org/get-started/locally/ を参考に下などでインストール。GPUなしはここは無視。
> pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pytorchなどをインストール。
> pip install -r requirements.txt
TamaGoを実行(実行後は何も表示されません。nameと入力してEnter、play b d4 と打ってEnterを押して下さい)
> python main.py --model model/sl-model.bin
name
= TamaGo
play b d3
=
genmove w
pos=E7, visits=4, value=0.3986
pos=F7, visits=12, value=0.3104
pos=C6, visits=20, value=0.5193
pos=D6, visits=410, value=0.6011
pos=E6, visits=39, value=0.4729
pos=F6, visits=324, value=0.5505
pos=G6, visits=6, value=0.4598
pos=C5, visits=120, value=0.5605
pos=D5, visits=17, value=0.4822
pos=E5, visits=38, value=0.5322
pos=E4, visits=10, value=0.4332
8.49 seconds, 117.79
= D6
showboard
Move : 3
Prisoner(Black) : 0
Prisoner(White) : 0
A B C D E F G H J
+-------------------+
9| + + + + + + + + + |
8| + + + + + + + + + |
7| + + + + + + + + + |
6| + + + O + + + + + |
5| + + + + + + + + + |
4| + + + + + + + + + |
3| + + + @ + + + + + |
2| + + + + + + + + + |
1| + + + + + + + + + |
+-------------------+
=
quit
特に資料は囲碁の強化学習、教師あり学習を簡潔にまとめてあり、Gumbel AlphaZero方式の学習も
書かれていておすすめです。
PDFのスライド資料
http://entcog.c.ooco.jp/entcog/contents/lecture/20230520_kobayashi.pdf
講習会用に公開されているTamaGoを使うと強化学習、教師あり学習が簡単に始められます。
「TamaGoの動かし方」
Pythonのインストール
Python Releases for Windows
https://www.python.org/downloads/windows/
python-3.11.3-amd64.exe を実行。"Add Python.exe to PATH" にチェック。"Install now" をクリック。
TamaGoをダウンロード
https://github.com/kobanium/TamaGo/archive/refs/heads/main.zip
TamaGo-main.zip を展開
「スタート」で右クリック、「エクスプローラ」、「ダウンロード」フォルダを開く、「TamaGo-main」で右クリック、「すべて展開」
学習済みのモデルをダウンロード
https://github.com/kobanium/TamaGo/releases/download/v0.6.0/rl-model.bin ... 強化学習版
https://github.com/kobanium/TamaGo/releases/download/v0.6.0/sl-model.bin ... 教師あり学習版
どちも TamaGo-main\model\ の下に置きます。
コマンドプロンプトを開く
「スタート」「すべてのアプリ」「Windowsツール」「コマンド プロンプト」
ディレクトリを移動(以下はコマンドプロンプトの中で)
c:\Users\yourname> cd Downloads\TamaGo-main\TamaGo-main
GPUを使う場合はpytorchは https://pytorch.org/get-started/locally/ を参考に下などでインストール。GPUなしはここは無視。
> pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pytorchなどをインストール。
> pip install -r requirements.txt
TamaGoを実行(実行後は何も表示されません。nameと入力してEnter、play b d4 と打ってEnterを押して下さい)
> python main.py --model model/sl-model.bin
name
= TamaGo
play b d3
=
genmove w
pos=E7, visits=4, value=0.3986
pos=F7, visits=12, value=0.3104
pos=C6, visits=20, value=0.5193
pos=D6, visits=410, value=0.6011
pos=E6, visits=39, value=0.4729
pos=F6, visits=324, value=0.5505
pos=G6, visits=6, value=0.4598
pos=C5, visits=120, value=0.5605
pos=D5, visits=17, value=0.4822
pos=E5, visits=38, value=0.5322
pos=E4, visits=10, value=0.4332
8.49 seconds, 117.79
= D6
showboard
Move : 3
Prisoner(Black) : 0
Prisoner(White) : 0
A B C D E F G H J
+-------------------+
9| + + + + + + + + + |
8| + + + + + + + + + |
7| + + + + + + + + + |
6| + + + O + + + + + |
5| + + + + + + + + + |
4| + + + + + + + + + |
3| + + + @ + + + + + |
2| + + + + + + + + + |
1| + + + + + + + + + |
+-------------------+
=
quit
参加費は無料です。
囲碁をよく知らない方のために、20日には
プロ棋士の王銘エン9段による囲碁講座もあります。
通常は1手800playoutほど必要なのが1手50playout程度でも
強化学習が進むGumbel AlphaZeroの実装も勉強できます。
講師はRayの作者の小林祐樹さんとプロ棋士の王銘エン9段です。
日時:5月20日(土)、27日(土)、
場所:電通大 百周年記念ホール
コンピュータ囲碁講習会2023
http://entcog.c.ooco.jp/entcog/contents/lecture/igoAI2023.html