【쇼기 AI】「쇼기 AI에서 배우는 딥 러닝」을 읽는다♪～대전해 본다

제6밤은 장기소를 다운로드하고 어젯밤 train_policy에서 학습한 파라미터를 사용하여 대전하는 곳까지 기술합니다.

설명하고 싶은 것

(1) 장기소의 다운로드
(2) 어쨌든 대전 해 보자
(3) 대전하다

(1) 장기소의 다운로드

【참고】
홈 > 다운로드
홈＞장기소의 사용법
참고로 Shogidokoro.zip을 다운로드합니다.
하는 방법은 장기소의 사용법의 Download를 봐 주세요.
보통 다운로드하고 압축을 풀면 다음 폴더가 나옵니다.

여기에서 Shogidokoro.exe를 두 번 클릭하면 다음과 같은 응용 프로그램이 시작됩니다.

상기에서는 엔진 관리를 선택하는 곳입니다만, 여기에서 작성한 자전의 엔진을 등록해 갑니다.
그건 그렇고, 처음에는 Lesserkai1.4.2라는 앱을 등록 할 수 있습니다.
등록하면 자신과도 대전할 수 있으므로 대국을 선택해 대전시킬 수도 있다는 의미로 좋다고 생각합니다.

(2) 어쨌든 대전 해 보자

사실 어젯밤 Train_policy.py에서 배운 매개변수를 사용하여 싸우려고 할 때는 즉시 할 수 없습니다. 거기서 장기소에 등록하기 위한 작업이 있습니다만, 여기에서는 야마오카씨가 작성한 앱의 구성을 다운로드해 그것을 이용하는 것으로 합니다.
※내용의 설명은 다음 번 이후에 실시할 예정입니다
우선, 디렉토리 구성은 다음과 같이 합시다.

PJのディレクトリ
| setup.py
| ...
| kiflist_train_1000.txt
| kiflist_test_100.txt
├── model
|     model_policy
|── pydlshogi
|   |common.py
|   |features.py
|   |read_kifu.py
|   └── network 　 
|   |      policy.py
|   └── usi 　 
|   |      usi.py
|   |      usi_policy_player_.py
|   └── player 　 
|          base_player.py
|          policy_player.py
└── utils            
|      filter_csa.py
|      ...
└── bat            
      policy_player.bat

물론 아래 사이트에서 각각 다운로드하여 저장하십시오.
그냥 오야마 오카 / py 텐 - dl 쇼기
여기서 하나만 주의입니다.
policy_player.py의 다음 디렉토리는 아마 다르므로 환경에 맞게 변경하십시오.

policy_player.py

class PolicyPlayer(BasePlayer):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        #self.modelfile = r'H:\src\python-dlshogi\model\model_policy'
        self.modelfile = r'C:\Users\tosio\fastText\path\to\corpus\AB\KerasExample\dlshogi\model\model_policy'

        self.model = None

(3) 대전하다

여기까지의 흐름대로, 파일명 등을 같은 명칭으로 오면 엔진 등록에서 대전까지 할 수 있다고 생각합니다.
일단 엔진 등록 방법은 위의 엔진 관리를 선택합니다.

에 등록됩니다.

드디어 대전입니다. 우완과 대전해 보려고 합니다.


어라? ? 져버렸습니다.

아직도 방책 네트워크뿐이지만. .
그리고, 이 방책 네트워크는 아래와 같이 비교적 강하게 Lesserkai 1.4.2와 꽤 좋은 승부를 하고, 이하와 같이 이길 수도 있습니다.
※이 앞이 기대

요약

・장기소를 다운로드하여 인스톨
· 자신의 엔진을 장기소에서 사용할 수 있도록 환경 정비
・실제 싸워 보면 방책 네트워크가 의외로 강하다
・쇼기 AI의 손가락이 생각했던 것보다 이른

・이 근처 장기 AI를 움직이는 환경 및 앱 작성이 난이도 높기 때문에 선송으로 했다