开源围棋AI「KataGo」适应任意贴目、路数,不退让

KataGo 是新的开源围棋AI,支持所有贴目、所有路数的矩形棋盘(甚至包括长方形),棋风不退让,支持中国规则和日本规则(数目规则)。下一个版本,KataGo 还将支持日本规则中的特例、中国古棋规则(还棋头)、非矩形的不规则棋盘 和 Button Go!

katago 6b 10b 15b 20b 30b 40b 40b-large

Katago围棋交流群号:
1群:984720761(人满)
2群:947239475 (人满)
3群:1001480379 (人满)
4群:903439258 (人满)
5群:714053181 (人满)
6群:1014841388 (人满)

7群:734308657
8群:686020521            Katago 围棋社
9群:316144987            Katago 围棋院
10群:671727190            Katago 围棋阁
11群:870428983            Katago 围棋苑
12群:954536207            Katago 围棋堂

群文件有最新的整合包。
不需要安装,解压缩后直接打开就可以使用。
更多:开源围棋

相关下载:
链接: https://pan.baidu.com/s/1YK82tXLJNSSlZIZb5OzXEw 提取码: eiqd

GitHub
https://github.com/lightvector/KataGo/releases
不同大小的权重水平不同

最新权重地址:
https://katagotraining.org/networks/

论文
https://arxiv.org/abs/1902.10565

解死活题模块:
https://github.com/kinfkong/KataGo

各种权重下载:6b,10b,15b,20b,30b,40b,40b-large
https://d3dndmfyhecmj0.cloudfront.net/g170/neuralnets/index.html

katago简介:
katago是一款以AlphaGoZero为基础进行开发的围棋AI,由DavidJWu开发,在面向开源及私有软件项目的托管平台GitHub中的ID为lightvector。   
katago特点:   
1,能准确判断征子相关的变化。   
2,对杀方面更强。   
3,非常擅长让子棋。

自己编辑CFG文件,或者1.33版可以命令生成CFG文件。

 -model weights\g170e-b20c256x2-s2430231552-d525879064.bin.gz -config katago133\gtp_example.cfg

 .\katago.exe genconfig -model g170e20b.bin.gz -output gtp_133.cfg

目前 KataGo 需要 nVIDIA 显卡,并安装最新显卡驱动才能运行。
建议直接下载:群文件/Lizzie整合包/0629.rar(920MB)。解压後运行 Lizzie.exe 或 .jar文件,选择「引擎:KataGo」。
若需要修改KataGo参数,则下载:群文件/Lizzie整合包/多卡替换配置文件.rar,选择适合自己显卡的版本,复制到本地的 Lizzie/KataGo/configs 文件夹内,替换原本的 gtp_example.cfg,然後用记事本打开该文件,找到 numSearthThreads = 那行,把=後面的数字改为「16」。当且仅当是20系显卡或V100计算卡时,把「#cudaUseFP16=true」和「#cudaUseNHWC=true」这两行最前面的「#」删除。

棋力相当于LZ130,ELO 3700左右,超人级。
在神经网络中,加入 地、势、局部、全局 等概念,很像人类学棋,
效率比LZ提高5倍,30个GPU,训练一周,即达到ELO 3700分。

作者 David Wu,是业余围棋棋手,在Jane Street公司工作,任研究员,从事人工智能研究。
Jane Street,是一家不为大众所知的,很NB的金融交易公司,入门门槛极高,极难进入。
姓Wu,可能是一位华人。

地、势,是借鉴国立交大的CGI围棋,吴迪融、吴毅成的研究成果,神经网络能预测输赢几目,可应用于动态贴目。

KataGo 训练效率是 ELF v2 的50-100倍,只用了27块V100训练了19天,棋力就已经超过 Leela-ELFv2。
KataGo 的作者 David J. Wu(GitHub: lightvector)公开发表了高水平论文,公开了 KataGo 的原创技术。

搭建环境,安装katago

学习的起因是在收尾Leelazero的时候,看到一篇评论,说当今开源的一款围棋AI KataGo甚是厉害,大有赶超leelazero之势。

自阿法狗后,围棋AI层出不穷,但基本都是站在狗身上不见头而已。引起兴趣的是这款AI的贴目、让子设定更为灵活,而且后续版本将支持中国古谱中的还棋头,这样可以对古谱提供支持分析。更关键的是只支持N卡的gpu计算,这样就必须安装CUDA和CUDNN,而这正好是最近需要学习和测试的。

于是开始安装。但上来就挨了当头一棒,老笔记本显卡太旧,CUDA和CUDNN居然直接拒绝安装。马上换上宏碁笔记本,开始了漫长的安装调试。

根据以往的经验,网上的教程不可靠。果然,网上写的容易,安装起来诸多意外。一个一个解决,顺带倒是学习了不少相关知识。

安装完CUDA和CUDNN,KataGo编译倒是简单了,没有费多大功夫。使用sabaki可以调用引擎进行对弈,甚至可以让KataGo和leelazero进行对弈。但网上最流行的lizzie却无法调用。但好在主要问题已经解决,足矣,立马倒头就睡。

今天早晨起来,又把剩余的问题解决。在lizzie的配置文件中的engine-command后面加engine-command-list,将各种引擎伸至权重写入数组,这样就可以通过ctl+数字进行引擎切换。

虽然费时费脑,算是完美的解决吧。

【lizzie配置katago】

1 安装java环境

2 下载lizzie https://github.com/featurecat/lizzie/releases

或者下载lizzieyzy增强版本

3 下载katago 和权重 https://github.com/lightvector/KataGo/releases

mac 用户可以自行编译 或者 使用brew 安装

brew install katago

4 修改 config.txt 里 engine-command

C:\katago  gtp -config C:\gtp.cfg -model C:\g170e-b20c256x2-s2430231552-d525879064.bin.gz

mac 用户大概如下

/usr/local/Cellar/katago/1.3.2/bin/katago gtp -config /usr/local/Cellar/katago/1.3.2/share/katago/configs/gtp_example.cfg -model /usr/local/Cellar/katago/1.3.2/share/katago/g170e-b15c192-s1672170752-d466197061.txt.gz

双击 lizzie即可运行。 初次运行需要等待较长时间

作者:

喜欢围棋和编程。

《开源围棋AI「KataGo」适应任意贴目、路数,不退让》有9个想法

  1. 非矩形的不规则棋盘
    这种棋盘 有正式的名称。
    中文:马赛克版图盘or 马赛克棋盘
    日文:モザイ碁
    韩文:모자이고 or 모자이크바둑
    英文:mosaigo,是 mosaic 和igo 的组合词。

  2. katago gtp -config $(brew list –verbose katago | grep gtp*.cfg) -model $(brew list –verbose katago | grep .gz | head -1)
    这步出错。
    PARSE ERROR: Argument: /usr/local/Cellar/katago/1.9.1/share/katago/g170-b30c320x2-s4824661760-d1229536699.bin.gz
    Couldn’t find match for argument

    Brief USAGE:
    gtp [-config ] [-model ] […other flags…]

    For complete USAGE and HELP type:
    gtp -help

    要怎么继续

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注