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对官方引擎胜率60%的roy7引擎

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1#
发表于 2019-3-18 10:32 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 lu01 于 2019-3-18 10:33 编辑

https://github.com/leela-zero/le ... uecomment-473688679
结果是:
leelaz-max_lcb_root v leelaz-next (400/400 games)
board size: 19   komi: 7.5
                      wins              black          white        avg cpul
eelaz-max_lcb_root    247 61.75%       118 59.00%     129 64.50%    425.93
leelaz-next            153 38.25%       71  35.50%     82  41.00%    427.05
                                        189 47.25%     211 52.75%

作者要求不要用于autogtp


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2#
发表于 2019-3-18 11:02 | 只看该作者
這麼猛,那官方引擎0.17是不是要慢點出啊?太快放出來萬一被吊打不是很糗?
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3#
发表于 2019-3-18 12:02 | 只看该作者
下载两个exe就行了,没别的文件?
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4#
 楼主| 发表于 2019-3-18 12:13 | 只看该作者
放在原始文件的目录下
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5#
发表于 2019-3-18 13:23 | 只看该作者
网页打不开啊
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6#
发表于 2019-3-18 13:30 | 只看该作者
lu01 发表于 2019-3-18 12:13
放在原始文件的目录下

原始文件?就是leela官方文件目录里面吧
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7#
发表于 2019-3-18 16:01 | 只看该作者
啥配套文件也不用,那些文件是给aotugtp训练用的。
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8#
发表于 2019-3-18 19:24 | 只看该作者
本帖最后由 jiangbangjian 于 2019-3-18 22:55 编辑

有哪们朋友试用过吗?是不是64位系统不能用啊?
Here is the Win32 binary:
晕,换了权重能用了,还挑权重的,15b_204_352k_q怎么用不了
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9#
 楼主| 发表于 2019-3-18 21:20 来自手机 | 只看该作者
64操作系统能用32应用程序
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10#
发表于 2019-3-18 22:35 | 只看该作者
运行的参数需要改变吗?
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11#
发表于 2019-3-19 01:24 | 只看该作者
jiangbangjian 发表于 2019-3-18 19:24
有哪们朋友试用过吗?是不是64位系统不能用啊?Here is the Win32 binary:leela-zero-roy7.zip ...

真的挑權重,40b練成的15b權重不能用,elf v2可以用。
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12#
 楼主| 发表于 2019-3-19 07:47 | 只看该作者
f438没问题

D:\tool\leela15>leelaz-max_lcb_root -w \f438.txt
Using OpenCL batch size of 5
Using 10 thread(s).
RNG seed: 10256206109071070972
Leela Zero 0.16  Copyright (C) 2017-2019  Gian-Carlo Pascutto and contributors
This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
This is free software, and you are welcome to redistribute it
under certain conditions; see the COPYING file for details.

BLAS Core: built-in Eigen 3.3.5 library.
Detecting residual layers...v1...192 channels...15 blocks.
Initializing OpenCL (autodetecting precision).
Detected 1 OpenCL platforms.
Platform version: OpenCL 1.2 CUDA 9.1.84
Platform profile: FULL_PROFILE
Platform name:    NVIDIA CUDA
Platform vendor:  NVIDIA Corporation
Device ID:     0
Device name:   GeForce GT 730
Device type:   GPU
Device vendor: NVIDIA Corporation
Device driver: 391.35
Device speed:  901 MHz
Device cores:  2 CU
Device score:  1112
Selected platform: NVIDIA CUDA
Selected device: GeForce GT 730
with OpenCL 1.2 capability.
Half precision compute support: No.
Tensor Core support: No.
Detected 1 OpenCL platforms.
Platform version: OpenCL 1.2 CUDA 9.1.84
Platform profile: FULL_PROFILE
Platform name:    NVIDIA CUDA
Platform vendor:  NVIDIA Corporation
Device ID:     0
Device name:   GeForce GT 730
Device type:   GPU
Device vendor: NVIDIA Corporation
Device driver: 391.35
Device speed:  901 MHz
Device cores:  2 CU
Device score:  1112
Selected platform: NVIDIA CUDA
Selected device: GeForce GT 730
with OpenCL 1.2 capability.
Half precision compute support: No.
Tensor Core support: No.

Started OpenCL SGEMM tuner.
Will try 290 valid configurations.
(1/290) KWG=16 KWI=8 MDIMA=8 MDIMC=8 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=32 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=2 VWN=2 2.0760 ms (
159.8 GFLOPS)
(2/290) KWG=16 KWI=2 MDIMA=16 MDIMC=16 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=2 1.4157 ms
(234.4 GFLOPS)
(9/290) KWG=16 KWI=2 MDIMA=8 MDIMC=8 MWG=64 NDIMB=16 NDIMC=16 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=4 1.4073 ms
(235.8 GFLOPS)
(67/290) KWG=16 KWI=2 MDIMA=8 MDIMC=8 MWG=32 NDIMB=16 NDIMC=16 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=4 1.3594 m
s (244.1 GFLOPS)
Wavefront/Warp size: 32
Max workgroup size: 1024
Max workgroup dimensions: 1024 1024 64

Started OpenCL SGEMM tuner.
Will try 290 valid configurations.
(1/290) KWG=16 KWI=8 MDIMA=8 MDIMC=8 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=32 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=2 VWN=2 2.0007 ms (
165.8 GFLOPS)
(2/290) KWG=16 KWI=2 MDIMA=16 MDIMC=16 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=2 1.5245 ms
(217.6 GFLOPS)
(69/290) KWG=16 KWI=2 MDIMA=16 MDIMC=16 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=4 1.4920 m
s (222.4 GFLOPS)
(103/290) KWG=16 KWI=8 MDIMA=16 MDIMC=16 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=4 1.4887
ms (222.9 GFLOPS)
(237/290) KWG=16 KWI=8 MDIMA=8 MDIMC=8 MWG=64 NDIMB=8 NDIMC=8 NWG=64 SA=1 SB=1 STRM=0 STRN=0 TCE=0 VWM=4 VWN=2 1.4603 ms
(227.2 GFLOPS)
Wavefront/Warp size: 32
Max workgroup size: 1024
Max workgroup dimensions: 1024 1024 64
Using OpenCL single precision (less than 5% slower than half).
Detected 1 OpenCL platforms.
Platform version: OpenCL 1.2 CUDA 9.1.84
Platform profile: FULL_PROFILE
Platform name:    NVIDIA CUDA
Platform vendor:  NVIDIA Corporation
Device ID:     0
Device name:   GeForce GT 730
Device type:   GPU
Device vendor: NVIDIA Corporation
Device driver: 391.35
Device speed:  901 MHz
Device cores:  2 CU
Device score:  1112
Selected platform: NVIDIA CUDA
Selected device: GeForce GT 730
with OpenCL 1.2 capability.
Half precision compute support: No.
Tensor Core support: No.
Loaded existing SGEMM tuning.
Wavefront/Warp size: 32
Max workgroup size: 1024
Max workgroup dimensions: 1024 1024 64
Setting max tree size to 4248 MiB and cache size to 472 MiB.

Passes: 0            Black (X) Prisoners: 0
Black (X) to move    White (O) Prisoners: 0

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15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
14 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
13 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
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7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  7
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5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  5
4 . . . + . . . . . + . . . . . + . . .  4
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1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  1
   a b c d e f g h j k l m n o p q r s t

Hash: 9A930BE1616C538E Ko-Hash: A14C933E7669946D

Black time: 01:00:00

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13#
 楼主| 发表于 2019-3-19 07:50 | 只看该作者
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14#
发表于 2019-3-19 09:04 | 只看该作者
64位的用leelaz-max_lcb_root.exe就可以
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15#
发表于 2019-3-19 09:04 | 只看该作者
64位的用leelaz-max_lcb_root.exe就可以
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