leela zero丽拉围棋怎么用?

我之前写了个关于丽拉的编译配置方法,
结果对一般人太复杂。
今天特别写一写,怎样快速使用丽拉。

如果你对丽拉完全不了解,第一次使用,就看看这里:
https://www.tianqiweiqi.com/go.html
这是加载丽拉的壳,只需要简单设置一下参数就能用。

丽拉的版本很多,功能也非常强大,只是界面不够友好。
如果想深入了解,就看看下面的内容:

围棋资源群:
1群:984720761
2群:947239475
3群:1001480379

1.下载可执行文件
https://github.com/gcp/leela-zero/releases

2.下载权重(Best Network)
http://zero.sjeng.org/
官网
https://sjeng.org/leela.html

3.参数
leelaz.exe -g -t 4 -w leelaz-model-128000.txt -p 90000 –noponder -b 500
leelaz.exe -g -t 4 -w leelaz-model-128000.txt
含义:
–heatmap 代表显示下一步棋可能选点的热图。如果你不希望显示热图,可以去掉该参数。
–playouts 大致可以理解成演算的深度,数字越低则AI的水平也较低,需要配合noponder参数一起使用。
–noponder  代表不占用对手的时间进行思考。

Leela Zero的配置方法与Leela相似(其中的参数“-t 6”表示使用CPU的6线程;“-w 2b80a9db.txt”表示调用名字为“2b80a9db.txt”的权重文件;“–noponder”表示对手时间内不思考):

Generic options:
  -h [ --help ]                         Show commandline options.
  -g [ --gtp ]                          Enable GTP mode.
  -t [ --threads ] arg (=0)             Number of threads to use. Select 0 to
                                        let leela-zero pick a reasonable
                                        default.
  -p [ --playouts ] arg                 Weaken engine by limiting the number of
                                        playouts. Requires --noponder.
  -v [ --visits ] arg                   Weaken engine by limiting the number of
                                        visits.
  -b [ --lagbuffer ] arg (=100)         Safety margin for time usage in
                                        centiseconds.
  -r [ --resignpct ] arg (=-1)          Resign when winrate is less than x%.
                                        -1 uses 10% but scales for handicap.
  -w [ --weights ] arg (=D:\Leela Zero\iGORobot\iGORobot\iGORobot\best-network)
                                        File with network weights.
  -l [ --logfile ] arg                  File to log input/output to.
  -q [ --quiet ]                        Disable all diagnostic output.
  --timemanage arg (=auto)              [auto|on|off|fast|no_pruning] Enable
                                        time management features.
                                        auto = no_pruning when using -n,
                                        otherwise on.
                                        on = Cut off search when the best move
                                        can't change, but use full time if
                                        moving faster doesn't save time.
                                        fast = Same as on but always plays
                                        faster.
                                        no_pruning = For self play training
                                        use.

  --noponder                            Disable thinking on opponent's time.
  --benchmark                           Test network and exit. Default args:
                                        -v3200 --noponder -m0 -t1 -s1.
  --cpu-only                            Use CPU-only implementation and do not
                                        use OpenCL device(s).

OpenCL device options:
  --gpu arg                             ID of the OpenCL device(s) to use
                                        (disables autodetection).
  --full-tuner                          Try harder to find an optimal OpenCL
                                        tuning.
  --tune-only                           Tune OpenCL only and then exit.
  --batchsize arg (=0)                  Max batch size.  Select 0 to let
                                        leela-zero pick a reasonable default.
  --precision arg                       Floating-point precision
                                        (single/half/auto).
                                        Default is to auto which automatically
                                        determines which one to use.

Self-play options:
  -n [ --noise ]                        Enable policy network randomization.
  -s [ --seed ] arg                     Random number generation seed.
  -d [ --dumbpass ]                     Don't use heuristics for smarter
                                        passing.
  -m [ --randomcnt ] arg (=0)           Play more randomly the first x moves.
  --randomvisits arg (=1)               Don't play random moves if they have <=
                                        x visits.
  --randomtemp arg (=1)                 Temperature to use for random move
                                        selection.
关于丽拉

2017年2月18日,比利时人工智能开发者Gian-Carlo Pascutto在自己的主页公开了一款围棋人工智能“丽拉”(Leela),并提供免费下载。

  这款最新版“丽拉”据悉接近了职业水准。韩国职业棋手孙根气五段说:“虽然在部分死活问题上存在短板,但棋感和局面的运营接近了职业水准,尤其这款程序在普通个人电脑上运行就可达到上述的水准。”

  “丽拉”是完全公开的免费程序,只需点击就可下载。其他围棋AI要么收费,要么无法再个人PC上运行,孙根气五段很好奇“如果在服务器级别的高配置电脑上运行,实力会提高多少”。

  普通棋迷可能对“丽拉”感到陌生,但在计算机围棋界还是很有名气。“丽拉”在KGS计算机围棋大赛多次获得冠军(第32、38、42届),2008年在计算机奥林匹克赛上获得过九路围棋银牌和十九路围棋铜牌。

作者:

喜欢围棋和编程。

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