8、围棋机器人的部署与应用

围棋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只是第一步，将这些模型集成到实际应用中，使其能够与对手进行对弈，才是实现围棋机器人实战能力的关键。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，并将其部署到不同环境中，与人类玩家或其他机器人进行对弈。

1. 创建落子预测代理

为了将训练好的神经网络应用于围棋游戏，需要将其集成到一个代理中。这里定义了一个 DeepLearningAgent 类，它可以根据当前游戏状态选择下一步落子。

1.1 初始化代理

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

在这个类中， model 是训练好的 Keras 模型， encoder 是用于将棋盘状态转换为特征的编码器。