8、围棋AI机器人的部署与应用

围棋AI机器人的部署与应用

在围棋领域，构建和训练强大的深度学习模型来预测落子是一回事，而将这些模型集成到一个能与对手对战的应用程序中则是另一回事。本文将详细介绍如何构建一个端到端的应用程序，以训练和运行围棋机器人，并将其部署到实际环境中。

1. 创建落子预测代理

为了将训练好的神经网络集成到一个能进行游戏的框架中，我们需要创建一个落子预测代理。这里我们使用Keras模型和围棋棋盘编码器的概念来实现一个 DeepLearningAgent 类。

import numpy as np
from dlgo.agent.base import Agent
from dlgo.agent.helpers import is_point_an_eye
from dlgo import encoders
from dlgo import goboard
from dlgo import kerasutil

class DeepLearningAgent(Agent):
    def __init__(self, model, encoder):
        Agent.__init__(self)
        self.model = model
        self.encoder = encoder

    def predict(self, game_state):
        encoded_state = self.encoder.encode(game_state)
        input_tensor = np.array([encoded_state])