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楼主: zhnld
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求KataGo权重与驱动

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31#
发表于 2020-2-6 22:53 | 只看该作者
zhnld 发表于 2020-2-6 22:43
谢谢您!
仔细检查了一下,路径没有空格。

我上网找了一下,有人遇到你这种情况,他的解决办法见这里:

https://github.com/lightvector/K ... uecomment-482295426

这位网友的解决方法是把权重文件解压,也就是把文件 g170-b20c256x2-s1913382912-d435450331.txt.gz 解压后再使用。(用 7z 可以解压)





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32#
 楼主| 发表于 2020-2-6 23:06 | 只看该作者
刀点心 发表于 2020-2-6 22:53
我上网找了一下,有人遇到你这种情况,他的解决办法见这里:

https://github.com/lightvector/KataGo/ ...

谢谢您!
解压试了一下,与之前一样,GTP无输出。
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33#
发表于 2020-2-6 23:12 | 只看该作者
本帖最后由 jcjcw3 于 2020-2-6 23:23 编辑
zhnld 发表于 2020-2-6 22:38
谢谢您!
LeelaZero的目录是:C:\Sabaki\leela-zero-0.17\leelaz.exe
KataGo的目录是:C:\Sabaki\Katag ...

用sabaki添加引擎,第一行引擎名称,也可以是权重名:katago                  第二行是引擎执行文件路径:C:\Sabaki\Katago\katago.exe
                                                                                                    第三行是指明权重文件路径和执行参数文件路径:gtp -model C:\Sabaki\KataGo\g170-b20c256x2-s1913382912-d435450331.txt.gz -config gtp_example.cfg
第四行是时间参数:time_settings 0 10 1;
上面冒号后面的英文部分在sabaki中添加新引擎中粘贴上,如果还是不行,可能是显卡GTX960M不支持katago引擎,或者不支持cuda10.1,我也就不会啦。当然,你还可以使用katago-v1.3.2-opencl-windows-x64试试,这个引擎可以不使用cuda10.1环境。我在CPU的集成显卡使用过katago-v1.3.2-opencl-windows-x64,运行良好。
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34#
 楼主| 发表于 2020-2-6 23:22 | 只看该作者
本帖最后由 zhnld 于 2020-2-6 23:24 编辑
jcjcw3 发表于 2020-2-6 23:12
用sabaki添加引擎,第一行引擎名称,也可以是权重名:katago                  第二行是引擎执行文件路径 ...

谢谢您!路径设置跟您说的差不多,只不过时间设置后面没有加“;”号。加了一下,无改变。
katago-v1.3.2-opencl-windows-x64没有,又下载不了。
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35#
发表于 2020-2-6 23:24 | 只看该作者
本帖最后由 jcjcw3 于 2020-2-6 23:30 编辑
zhnld 发表于 2020-2-6 23:22
谢谢您!路径设置跟您说的差不多,只不过时间设置后面没有加“;”号。加了一下,无改变。

路径和路径的字母绝对不能有错,这个要切记!差不多?路径差多少?时间参数那个分号可以没有
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36#
 楼主| 发表于 2020-2-6 23:27 | 只看该作者
jcjcw3 发表于 2020-2-6 23:24
路径和路径的字母绝对不能有错,这个要切记!

谢谢您!
如果路径设置有错误,引擎不会启动,而不是连接到最后出现二个连接失败。
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37#
 楼主| 发表于 2020-2-6 23:29 | 只看该作者
jcjcw3 发表于 2020-2-6 23:24
路径和路径的字母绝对不能有错,这个要切记!时间参数那个分号可以没有

想用katago-v1.3.2-opencl-windows-x64试一下,您能提供一下吗?
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38#
发表于 2020-2-6 23:59 | 只看该作者
zhnld 发表于 2020-2-6 23:29
想用katago-v1.3.2-opencl-windows-x64试一下,您能提供一下吗?

我家里也是下载不了,后天到单位看看能下不,下载了会给你发上来。
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39#
 楼主| 发表于 2020-2-7 00:03 | 只看该作者
jcjcw3 发表于 2020-2-6 23:59
我家里也是下载不了,后天到单位看看能下不,下载了会给你发上来。

好的,谢谢您!
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40#
发表于 2020-2-7 07:49 | 只看该作者
zhnld 发表于 2020-2-6 23:29
想用katago-v1.3.2-opencl-windows-x64试一下,您能提供一下吗?

opencl的版本我有,您可以使用下面的链接:

链接:https://pan.baidu.com/s/1hvGfxxRpmDT-fYHKkKfXzA
提取码:kdd2

不过说实话,opencl的版本设置要更复杂一些。

点评

昨天看这贴子帮助把katago加载到sabaki上面,就按照前面网友提示,感觉还是比较简单,我就用opencl版本。  发表于 2020-2-7 09:38
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41#
发表于 2020-2-7 08:14 来自手机 | 只看该作者
本帖最后由 jcjcw3 于 2020-2-7 08:40 编辑

链接:https://pan.baidu.com/s/10aY9pvonmGnRP-xaaKOU1w提取码:7l51
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42#
发表于 2020-2-7 09:21 | 只看该作者
lz什么显卡?什么系统?A卡用opencl版本,n卡用cuda版本。如果n卡百度下该型号cuda支持不支持。
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43#
发表于 2020-2-7 09:50 | 只看该作者
试了一盘,执黑中盘赢了leela258,都设置为20秒,258权重1万-2万playouts.看样子中盘力量很大。
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44#
发表于 2020-2-7 09:51 | 只看该作者
用我的N卡试用katago-v1.3.2-opencl-windows-x64,能正常下棋的
○ kt> name
= KataGo
○ kt> version
= 1.3.2
○ kt> protocol_version
= 2
○ kt> list_commands
= protocol_version
name
version
known_command
list_commands
quit
boardsize
rectangular_boardsize
clear_board
komi
play
undo
kata-get-rules
kata-set-rule
kata-set-rules
genmove
genmove_debug
search_debug
clear_cache
showboard
fixed_handicap
place_free_handicap
set_free_handicap
time_settings
time_left
final_score
final_status_list
loadsgf
lz-genmove_analyze
kata-genmove_analyze
lz-analyze
kata-analyze
stop
○ kt> komi 7.5
=
KataGo v1.3.2
Using OpenCL Device 0: GeForce RTX 2080 Ti (NVIDIA Corporation) OpenCL 1.2 CUDA
Using OpenCL Device 0: GeForce RTX 2080 Ti (NVIDIA Corporation) OpenCL 1.2 CUDA
Setting winograd3x3TileSize = 4
------------------------------------------------------
Tuning xGemmDirect for 1x1 convolutions and matrix mult
Testing 56 different configs
Tuning 0/56 (reference) Calls/sec 460.478 L2Error 0 WGD=8 MDIMCD=1 NDIMCD=1 MDIMAD=1 NDIMBD=1 KWID=1 VWMD=1 VWND=1 PADA=1 PADB=1
Tuning 2/56 Calls/sec 2982.47 L2Error 0 WGD=8 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=8 NDIMBD=8 KWID=1 VWMD=1 VWND=1 PADA=1 PADB=1
Tuning 3/56 Calls/sec 4660.66 L2Error 0 WGD=16 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=8 NDIMBD=8 KWID=1 VWMD=1 VWND=1 PADA=1 PADB=1
Tuning 4/56 Calls/sec 8877.25 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=8 NDIMBD=8 KWID=2 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
Tuning 9/56 Calls/sec 9613.12 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=16 NDIMBD=8 KWID=8 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
Tuning 13/56 Calls/sec 9735.92 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=16 NDIMBD=8 KWID=8 VWMD=2 VWND=4 PADA=1 PADB=1
Tuning 23/56 Calls/sec 9758.99 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=8 NDIMBD=16 KWID=8 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
Tuning 26/56 Calls/sec 9790.28 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=8 NDIMBD=16 KWID=2 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
Tuning 37/56 Calls/sec 10768 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=16 NDIMBD=16 KWID=2 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
Tuning 53/56 Calls/sec 10781.1 L2Error 0 WGD=32 MDIMCD=8 NDIMCD=8 MDIMAD=16 NDIMBD=16 KWID=8 VWMD=2 VWND=2 PADA=1 PADB=1
------------------------------------------------------
Tuning xGemm for convolutions
Testing 70 different configs
Tuning 0/70 (reference) Calls/sec 1002.84 L2Error 0 MWG=8 NWG=8 KWG=8 MDIMC=1 NDIMC=1 MDIMA=1 NDIMB=1 KWI=1 VWM=1 VWN=1 STRM=0 STRN=0 SA=0 SB=0
Tuning 2/70 Calls/sec 4467.85 L2Error 0 MWG=8 NWG=8 KWG=8 MDIMC=8 NDIMC=8 MDIMA=8 NDIMB=8 KWI=1 VWM=1 VWN=1 STRM=0 STRN=0 SA=0 SB=0
Tuning 3/70 Calls/sec 7407.9 L2Error 0 MWG=16 NWG=16 KWG=16 MDIMC=8 NDIMC=8 MDIMA=8 NDIMB=8 KWI=1 VWM=1 VWN=1 STRM=0 STRN=0 SA=0 SB=0
Tuning 4/70 Calls/sec 9679.68 L2Error 0 MWG=64 NWG=64 KWG=32 MDIMC=16 NDIMC=16 MDIMA=16 NDIMB=16 KWI=2 VWM=2 VWN=2 STRM=0 STRN=0 SA=0 SB=0
Tuning 6/70 Calls/sec 9698.94 L2Error 0 MWG=64 NWG=64 KWG=16 MDIMC=8 NDIMC=16 MDIMA=8 NDIMB=16 KWI=2 VWM=2 VWN=2 STRM=0 STRN=0 SA=1 SB=1
Tuning 9/70 Calls/sec 9741.81 L2Error 0 MWG=64 NWG=64 KWG=16 MDIMC=16 NDIMC=16 MDIMA=16 NDIMB=16 KWI=2 VWM=2 VWN=2 STRM=0 STRN=0 SA=1 SB=1
Tuning 10/70 Calls/sec 15219 L2Error 0 MWG=32 NWG=32 KWG=32 MDIMC=8 NDIMC=8 MDIMA=8 NDIMB=8 KWI=2 VWM=4 VWN=4 STRM=0 STRN=0 SA=1 SB=1
Tuning 20/70 Calls/sec 16321.5 L2Error 0 MWG=64 NWG=64 KWG=16 MDIMC=16 NDIMC=8 MDIMA=16 NDIMB=8 KWI=2 VWM=4 VWN=4 STRM=0 STRN=0 SA=1 SB=1
Tuning 40/70 ...
Tuning 60/70 ...
------------------------------------------------------
Tuning winograd transform for convolutions
Testing 47 different configs
Tuning 0/47 (reference) Calls/sec 22298.4 L2Error 0  transLocalSize0=1 transLocalSize1=1
Tuning 2/47 Calls/sec 105852 L2Error 0  transLocalSize0=8 transLocalSize1=16
Tuning 6/47 Calls/sec 113453 L2Error 0  transLocalSize0=64 transLocalSize1=1
Tuning 12/47 Calls/sec 118671 L2Error 0  transLocalSize0=128 transLocalSize1=1
Tuning 33/47 Calls/sec 121438 L2Error 0  transLocalSize0=32 transLocalSize1=1
------------------------------------------------------
Tuning winograd untransform for convolutions
Testing 183 different configs
Tuning 0/183 (reference) Calls/sec 31502 L2Error 0  untransLocalSize0=1 untransLocalSize1=1 untransLocalSize2=1
Tuning 1/183 Calls/sec 31615.3 L2Error 0  untransLocalSize0=1 untransLocalSize1=1 untransLocalSize2=1
Tuning 2/183 Calls/sec 85616.4 L2Error 0  untransLocalSize0=16 untransLocalSize1=2 untransLocalSize2=32
Tuning 6/183 Calls/sec 87780.9 L2Error 0  untransLocalSize0=8 untransLocalSize1=1 untransLocalSize2=1
Tuning 11/183 Calls/sec 97724.1 L2Error 0  untransLocalSize0=32 untransLocalSize1=2 untransLocalSize2=1
Tuning 13/183 Calls/sec 119681 L2Error 0  untransLocalSize0=8 untransLocalSize1=16 untransLocalSize2=1
Tuning 40/183 ...
Tuning 60/183 ...
Tuning 80/183 ...
Tuning 100/183 ...
Tuning 120/183 ...
Tuning 140/183 ...
Tuning 150/183 Calls/sec 126404 L2Error 0  untransLocalSize0=8 untransLocalSize1=8 untransLocalSize2=2
Tuning 160/183 ...
Tuning 180/183 ...
------------------------------------------------------
Tuning global pooling strides
Testing 73 different configs
Tuning 0/73 (reference) Calls/sec 88606.2 L2Error 0 XYSTRIDE=1 CHANNELSTRIDE=1 BATCHSTRIDE=1
Tuning 1/73 Calls/sec 89218.6 L2Error 0 XYSTRIDE=1 CHANNELSTRIDE=1 BATCHSTRIDE=1
Tuning 2/73 Calls/sec 133517 L2Error 4.51372e-12 XYSTRIDE=4 CHANNELSTRIDE=1 BATCHSTRIDE=1
Tuning 3/73 Calls/sec 147920 L2Error 4.51372e-12 XYSTRIDE=4 CHANNELSTRIDE=4 BATCHSTRIDE=2
Tuning 4/73 Calls/sec 166223 L2Error 4.12337e-12 XYSTRIDE=16 CHANNELSTRIDE=1 BATCHSTRIDE=2
Tuning 20/73 ...
Tuning 24/73 Calls/sec 169401 L2Error 4.1005e-12 XYSTRIDE=32 CHANNELSTRIDE=2 BATCHSTRIDE=2
Tuning 40/73 ...
Tuning 60/73 ...
Tuning 69/73 Calls/sec 169594 L2Error 4.12337e-12 XYSTRIDE=16 CHANNELSTRIDE=16 BATCHSTRIDE=1
------------------------------------------------------
Tuning transpose strides
Testing 23 different configs
Tuning 0/23 (reference) Calls/sec 47892.7 L2Error 0 TILEDIM=1 TILESTRIDE=1 NCSTRIDE=1
Tuning 1/23 Calls/sec 47918.9 L2Error 0 TILEDIM=1 TILESTRIDE=1 NCSTRIDE=1
Tuning 2/23 Calls/sec 167304 L2Error 0 TILEDIM=8 TILESTRIDE=1 NCSTRIDE=1
Tuning 4/23 Calls/sec 184989 L2Error 0 TILEDIM=8 TILESTRIDE=2 NCSTRIDE=1
Tuning 6/23 Calls/sec 199772 L2Error 0 TILEDIM=32 TILESTRIDE=16 NCSTRIDE=1
Tuning 13/23 Calls/sec 202640 L2Error 0 TILEDIM=32 TILESTRIDE=8 NCSTRIDE=1
Tuning 17/23 Calls/sec 205786 L2Error 0 TILEDIM=32 TILESTRIDE=32 NCSTRIDE=1
Done tuning
------------------------------------------------------
Loaded model D:\AI\katago-v1.3.2-opencl-windows-x64\networks\g170-b20c256x2-s1913382912-d435450331.gz
GTP ready, beginning main protocol loop
○ kt> boardsize 19
=
○ kt> clear_board
=
○ kt> lz-genmove_analyze B 100
= info move (…)
play D16

点评

而且没有cuda环境的话opencl版本能否用起来还是个问题。  发表于 2020-2-7 10:21
n卡用opencl肯定不如用cuda了。  发表于 2020-2-7 10:11
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45#
发表于 2020-2-7 10:14 | 只看该作者
本帖最后由 lxjtt09 于 2020-2-7 10:17 编辑

2080t强机,遛狗达人。
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