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，构建强大的深度学习模型进行落子预测只是第一步，更重要的是将这些模型集成到实际应用中，让机器人能够与对手进行对弈。本文将详细介绍如何构建一个端到端的应用程序，训练并运行围棋机器人，以及如何将其部署到线上环境，与其他机器人和人类玩家进行对战。

1. 创建落子预测代理

为了将训练好的神经网络应用于实际的围棋游戏中，我们需要创建一个代理来执行落子预测。以下是使用Keras模型和围棋棋盘编码器创建深度学习代理的代码：

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])
        return s