7、构建深度学习围棋机器人：从数据学习到实战应用

构建深度学习围棋机器人：从数据学习到实战应用

在深度学习领域，数据是训练强大模型的基石。对于围棋机器人的开发，使用真实的围棋博弈记录数据可以显著提升模型的性能。本文将深入探讨如何获取、处理和利用这些数据来训练一个高性能的深度学习围棋机器人。

1. 导入围棋博弈记录

以往使用的围棋数据多为自行生成，这限制了深度学习机器人的性能上限。为了提升机器人的实力，我们可以使用来自KGS围棋服务器的专业棋手博弈记录。这些数据包含了至少一方为7段及以上，或双方均为6段的棋手的对弈，数据质量高且复杂度大（均为19×19棋盘）。

在处理这些数据之前，需要了解其存储格式——智能游戏格式（SGF）。SGF是一种基于文本的简单格式，可用于表达围棋、围棋变体及其他棋盘游戏。其核心包含游戏元数据和落子信息，元数据通过两个大写字母编码属性，并在方括号中给出对应值。例如，SZ[9]表示棋盘大小为9×9，B[gc]表示黑棋落在第7行第3列。下面是一个SGF文件的示例：

(;FF[4] GM[1] SZ[9] HA[0] KM[6.5] RU[Japanese] RE[W+9.5]
;B[gc];W[cc];B[cg];W[gg];B[hf];W[gf];B[hg];W[hh];B[ge];W[df];B[dg]
;W[eh];B[cf];W[be];B[eg];W[fh];B[de];W[ec];B[fb];W[eb];B[ea];W[da]
;B[fa];W[cb];B[bf];W[fc];B[gb];W[fe];B[gd];W[ig];B[bd];W[he];B[ff]
;W[fg];B[ef];W[hd];B[fd];W[bi];B[bh];W[bc];B[cd];W[dc]