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量子位 出品 | 公众号 QbitAI

TensorFlow官方在GitHub上发布了一个围棋AI的开源代码！

这个叫做Minigo的围棋AI引擎，是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。

这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发，但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind，也不是官方正式的AlphaGo项目。

不是行货！不是行货！不是行货！

重要的事情说三遍！

DeepMind迟迟不开源AlphaGo代码，看来Google自己人也等不及了。

以下内容搬运自TensorFlow的GitHub项目网页。

Minigo其实基于Brian Lee此前发布的MuGo。

MuGo是依据首篇AlphaGo论文Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search用Python复现的结果。

Minigo里所添加的参数，以及所做的架构调整是参考AlphaGo Zero的论文Mastering the Game of Go without Human Knowledge。

最近，这个经调整的架构已经扩展运用到了国际象棋和将棋的论文Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm中了。

这些论文的工作都会在Minigo中用AG(AlphaGo)，AGZ(AlphaGo Zero)，AZ(AlphaZero)缩写表示。

这个项目的目标

• 提供一套清晰的学习样板，能够运用TensorFlow、Kubernetes及谷歌云平台来建立硬件加速器上的增强学习的流程。

• 尽可能还原重现原始DeepMind AlphaGo论文中的方法，通过开源的流程工具及开源的实现。

• 把我们的数据，结果，发现都公开出来，让围棋，机器学习，Kubernetes社区获益。

这个项目还有一个明确但不是目标的愿景，就是做出来一个具有竞争力的围棋项目，甚至能成为顶级的围棋算法。

我们致力于做一个可读的、可理解的操作手册，能够对圈子里的人有帮助，即使这么做意味着我们操作起来效率和速度上会受到影响。

尽管最后的结果是会做出来一个强大的模型，但是我们是更看重和享受其中的过程：）

我们希望这个项目，对于感兴趣的开发者来说，可以通过容易理解的python代码平台触及到强大的围棋模型，来扩展，适配更多的项目任务。

如果你想知道我们是怎么训练这个模型的，请看RESULTS.md。

也想加入我们看看能帮忙做些什么的话，请参考CONTRIBUTING.md。

发车！

想做这个项目，你需要有以下的：

1.virtualenv / virtualenvwrapper

2.Python 3.5+

3.Docker

4.Cloud SDK

搭便车指南(Hitchhiker’s guide)是非常棒的python开发及虚拟环境使用的入门资料。往后的指导没有一个不是在非虚拟环境下测试的。

pip3 install virtualenv

pip3 install virtualenvwrapper

安装TensorFlow

首先创建一个新的虚拟环境，进去之后，开始安装TensorFlow和依赖工具：

pip3 install -r requirements-gpu.txt

当你要用GPU的时候，打开requirements-gpu.txt这个文件。一定要安装CUDA 8.0。具体看TensorFlow 那堆文档。

如果你不用GPU跑，或者你没有，那么你搞个较早的版本：

pip3 uninstall tensorflow-gpu

pip3 install tensorflow

或者安装CPU要求：

pip3 install -r requirements-cpu.txt

创建一个环境

你可能需要用到一个云来存资源，如果是酱安装：

PROJECT=foo-project

然后，运行

source cluster/common.sh

这样可以设置其他环境可变的默认参数。

运行单元测试

BOARD_SIZE=9 python3 -m unittest discover tests

基础条件（basic怎么翻译？）

所有请求必须兼容谷歌云盘（作为远程文件系统），或者你本地的文件系统。这里举得例子是用谷歌云，你要用本地文件路径是一样OK哒。

用谷歌云的伐呢，就要设置BUCKET_NAME参数，然后验证登录谷歌云。不然的话，所有的请求都会被搁置。

比如说，设置一个桶，验证，然后查找一个最近的模型。

export BUCKET_NAME=your_bucket;

gcloud auth application-default login

gsutil ls gs://minigo/models | tail -3

看起来是酱紫的：

gs:/BUCKET_NAME/models/000193-trusty.index

gs://$BUCKET_NAME/models/000193-trusty.meta

这三个文件共同组成这个模型。而一个模型所需的指令需要一个路径传递给模型的basename。比如说，gs://$BUCKET_NAME/models/000193-trusty

你需要把这个复制到你的本地盘上。这一节（fragment）把最近的模型拷贝到目录下的MINIGO_MODELS。

MINIGO_MODELS=$HOME/minigo-models

mkdir -p $MINIGO_MODELS

gsutil ls gs://minigo/models | tail -3 | xargs -I{} gsutil cp “{}” $MINIGO_MODELS

先让Minigo自己玩

看Minigo开一局，你需要specify模型。下面是个用最新模型在你桶里运行的例子。

python rl_loop.py selfplay —readouts=$READOUTS -v 2

READOUTS那部分指的是，每一步需要做几次搜索。每一步的时间信息和数据都会打印出来。把速度设定到3或更高，会把每一步都打印在板上。

再虐Minigo

Minigo用的是GTP协议，你可以使用任何的符合GTP协议的项目。

# Latest model should look like: /path/to/models/000123-something

LATEST_MODEL=$(ls -d $MINIGO_MODELS/* | tail -1 | cut -f 1 -d ‘.’)

BOARD_SIZE=19 python3 main.py gtp -l $LATEST_MODEL -r $READOUTS -v 3

（如果没有模型的话，那它会随机设个初始值）

在加载了几个信息之后，它会提示GTP引擎已经准备好，也就是说这一刻它可以接受指令。GTP的小抄(cheatsheet)：

genmove [color] # Asks the engine to generate a move for a side

play [color] [coordinate] # Tells the engine that a move should be played for color at coordinate

showboard # Asks the engine to print the board.

拿GTP来玩的一个办法是用gogui-display（含兼容 GTP 的 UI）。

你可以在http://gogui.sourceforge.net/下载gogui工具。

看使用GTP的几个好玩的方法。

gogui-twogtp -black ‘python3 main.py gtp -l gs://$BUCKET_NAME/models/000000-bootstrap’ -white ‘gogui-display’ -size 19 -komi 7.5 -verbose -auto

另外一个办法呢，就是看Minigo和GnuGo互殴。

BLACK=”gnugo —mode gtp”

WHITE=”python3 main.py gtp -l path/to/model”

TWOGTP=”gogui-twogtp -black ”WHITE” -games 10

-size 19 -alternate -sgffile gnugo”

gogui -size 19 -program “$TWOGTP” -computer-both -auto

训练Minigo

概述

接下来呢，跟着这一串的指令做，你能得到增强学习在9x9围棋上的迭代。这些很基础的指令都是用来建前面提到的模型的。

这些指令是：

• bootstrap：初始化模型；

• 自我博弈：用最新版的模型自我对弈下棋，产生可用来训练的数据；

• 收集：把同一个模型产生的数据文件导入到训练数据中；

• 训练：用N代自我对弈产生的结果训练一个新模型。

Bootstrap

这一步的指令是创建模型，放在gs://MODEL_NAME(.index|.meta|.data-00000-of-00001)

export MODEL_NAME=000000-bootstrap

python3 main.py bootstrap gs://MODEL_NAME

自我对弈

这步指令是输出原始对战数据，能够兼容TensorFlow格式以及目录下的SGF。

gs://MODEL_NAME/local_worker/.tfrecord.zz

gs://MODEL_NAME/local_worker/.sgf

python3 main.py selfplay gs://MODEL_NAME

—readouts 10

-v 3

—output-dir=gs:/MODEL_NAME/local_worker

—output-sgf=gs://MODEL_NAME/local_worker

搜集

python3 main.py gather

这指令是把（可能只有几KB大小的）tfrecord.zz文件打乱重组成不到100MB的tfrecord.zz文件。

根据模型的编号来搜集数据，这样同一个模型产生的数据就会放在一起。默认情况下，目录里的文件名，rl_loop.py之前后加个环境参数BUCKET_NAME的前缀。

gs://MODEL_NAME-{chunk_number}.tfrecord.zz

gs://$BUCKET_NAME/data/training_chunks/meta.txt

文件是用来查看目前是在处理哪个游戏。

python3 main.py gather

—input-directory=gs:/BUCKET_NAME/data/training_chunks

训练

这步指令刨出最新的50个模型的训练，以及参考最新的模型权重来训练新的模型。

运行训练任务：

python3 main.py train gs://BUCKET_NAME/models/000001-somename

—load-file=gs://$BUCKET_NAME/models/000000-bootstrap

—generation-num=1

—logdir=path/to/tensorboard/logs

已经更新的模型权重会被保存下来。

（要做的事儿：搞几个本地的基于global_step的检查点儿，酱回头可以任性地恢复）

另外，你可以一步步跟着TensorBoard训练的指南。如果你给每次运行都不同的名字的话，比方说，logs/my_training_run, logs/my_training_run2，你可以覆盖掉之前的数据。

tensorboard —logdir=path/to/tensorboard/logs/

在Kubernetes Cluster上运行Minigo啦

自个儿去cluster/README.md看！

最后，附开源代码地址，

https://github.com/tensorflow/minigo

— 完 —

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