AlphaZero_Gomoku 项目使用教程

AlphaZero_Gomoku 项目使用教程

AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row) 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku

1. 项目的目录结构及介绍

AlphaZero_Gomoku 项目的目录结构如下：

AlphaZero_Gomoku/
├── LICENSE
├── README.md
├── best_policy_6_6_4.model
├── best_policy_6_6_4.model2
├── best_policy_8_8_5.model
├── best_policy_8_8_5.model2
├── game.py
├── human_play.py
├── mcts_alphaZero.py
├── mcts_pure.py
├── playout400.gif
├── policy_value_net.py
├── policy_value_net_keras.py
├── policy_value_net_numpy.py
├── policy_value_net_pytorch.py
├── policy_value_net_tensorflow.py
└── train.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• best_policy_*.model: 预训练的模型文件。
• game.py: 游戏逻辑实现文件。
• human_play.py: 人类玩家与AI对战的脚本。
• mcts_alphaZero.py: AlphaZero 算法的蒙特卡洛树搜索实现。
• mcts_pure.py: 纯蒙特卡洛树搜索实现。
• playout400.gif: 演示文件。
• policy_value_net.py: 策略价值网络实现。
• policy_value_net_keras.py: 使用Keras实现的策略价值网络。
• policy_value_net_numpy.py: 使用NumPy实现的策略价值网络。
• policy_value_net_pytorch.py: 使用PyTorch实现的策略价值网络。
• policy_value_net_tensorflow.py: 使用TensorFlow实现的策略价值网络。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

human_play.py

human_play.py 文件允许人类玩家与训练好的AI模型进行对战。使用方法如下：

python human_play.py

该脚本会加载预训练的模型，并提供一个交互界面供玩家进行游戏。

train.py

train.py 文件用于训练新的AI模型。使用方法如下：

python train.py

该脚本会使用AlphaZero算法进行自我对弈，并不断更新模型参数。

3. 项目的配置文件介绍

AlphaZero_Gomoku 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改脚本中的参数来调整训练和游戏的行为。

修改训练参数

在 train.py 文件中，可以修改以下参数：

• learning_rate: 学习率。
• epochs: 训练轮数。
• batch_size: 批大小。

修改游戏参数

在 game.py 文件中，可以修改以下参数：

• board_size: 棋盘大小。
• win_length: 获胜所需连续棋子数。

通过调整这些参数，可以适应不同的训练需求和游戏规则。

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以上是 AlphaZero_Gomoku 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row) 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku