21、围棋机器人的部署与应用

围棋机器人的部署与应用

1. 项目概述

在围棋领域，我们已经掌握了构建和训练强大的深度学习模型来预测落子的方法。然而，如何将这些模型集成到一个能与对手对战的应用程序中，是接下来需要解决的问题。这涉及到多个方面，包括创建落子预测代理、提供图形界面、在云端部署机器人以及让机器人与其他程序交流等。

2. 创建落子预测代理

我们可以使用Keras模型和围棋棋盘编码器来创建一个 DeepLearningAgent 类，将训练好的神经网络集成到一个代理中。以下是具体的代码实现：

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.ar