AlphaGOZero-python-tensorflow 项目使用教程

AlphaGOZero-python-tensorflow 项目使用教程

AlphaGOZero-python-tensorflowCongratulation to DeepMind! This is a reengineering implementation (on behalf of many other git repo in /support/) of DeepMind's Oct19th publication: [Mastering the Game of Go without Human Knowledge]. The supervised learning approach is more practical for individuals. (This repository has single purpose of education only)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaGOZero-python-tensorflow

1. 项目的目录结构及介绍

AlphaGOZero-python-tensorflow/
├── README.md
├── requirements.txt
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── models/
│   │   ├── policy_network.py
│   │   └── value_network.py
│   ├── utils/
│   │   ├── data_loader.py
│   │   └── helpers.py
│   └── tests/
│       ├── test_policy_network.py
│       └── test_value_network.py
└── docs/
    └── tutorial.md

目录结构说明

• README.md: 项目介绍和基本说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• src/: 项目源代码目录。
  • main.py: 项目启动文件。
  • config.py: 项目配置文件。
  • models/: 存放神经网络模型的目录。
    • policy_network.py: 策略网络模型。
    • value_network.py: 价值网络模型。
  • utils/: 存放工具函数和辅助类的目录。
    • data_loader.py: 数据加载工具。
    • helpers.py: 其他辅助函数。
  • tests/: 单元测试目录。
    • test_policy_network.py: 策略网络的单元测试。
    • test_value_network.py: 价值网络的单元测试。
• docs/: 项目文档目录。
  • tutorial.md: 项目使用教程。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化环境、加载配置、启动训练或评估过程。以下是 main.py 的基本结构和功能介绍：

import argparse
from config import Config
from models.policy_network import PolicyNetwork
from models.value_network import ValueNetwork
from utils.data_loader import DataLoader

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="AlphaGOZero Training and Evaluation")
    parser.add_argument("--mode", type=str, default="train", help="train or evaluate")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.json", help="path to config file")
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    data_loader = DataLoader(config)
    policy_network = PolicyNetwork(config)
    value_network = ValueNetwork(config)

    if args.mode == "train":
        train(config, data_loader, policy_network, value_network)
    elif args.mode == "evaluate":
        evaluate(config, data_loader, policy_network, value_network)

def train(config, data_loader, policy_network, value_network):
    # 训练逻辑
    pass

def evaluate(config, data_loader, policy_network, value_network):
    # 评估逻辑
    pass

if __name__ == "__main__":
    main()

功能说明

• 参数解析: 通过 argparse 解析命令行参数，支持 train 和 evaluate 两种模式。
• 配置加载: 从指定的配置文件中加载配置信息。
• 模型初始化: 初始化策略网络和价值网络。
• 数据加载: 初始化数据加载器。
• 训练和评估: 根据模式选择执行训练或评估逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 文件负责加载和管理项目的配置信息。以下是 config.py 的基本结构和功能介绍：

import json

class Config:
    def __init__(self, config_path):
        with open(config_path, 'r') as f:
            self.config = json.load(f)

    def get(self, key, default=None):
        return self.config.get(key, default)

    def set(self, key, value):
        self.config[key] = value

    def save(self, config_path):
       

AlphaGOZero-python-tensorflowCongratulation to DeepMind! This is a reengineering implementation (on behalf of many other git repo in /support/) of DeepMind's Oct19th publication: [Mastering the Game of Go without Human Knowledge]. The supervised learning approach is more practical for individuals. (This repository has single purpose of education only)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaGOZero-python-tensorflow