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Leela Zero 0.6 + AutoGTP v4 发布

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1#
发表于 2017-11-21 19:09 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 lu01 于 2017-11-22 08:03 编辑

Print timing information.
Fixed a bug causing level in the endgame to be lower than intended.
Fixed a bug that could cause a hang in positions with very few legal moves.
Performance improvements.


https://github.com/gcp/leela-zer ... ero-0.6-windows.zip

Related links
-Watch Leela Zero's training games live in a GUI: https://github.com/fsparv/LeelaWatcher
-For network inference in browser and GUI (currently using a policy network trained from human expert games): https://github.com/BlinkDL/BlinkDL

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2#
发表于 2017-11-21 19:12 | 只看该作者
我现在怀疑程序的可靠性,148手就收完所有官子了?最后赢4.5目?

Engine has started.
Infinite thinking time set.
1 (L18) 2 (O17) 3 (K19) 4 (O3) 5 (S1) 6 (R4) 7 (G2) 8 (G17) 9 (D3) 10 (S13) 11 (D12) 12 (pass) 13 (L3) 14 (C1) 15 (N12) 16 (B3) 17 (M7) 18 (L2) 19 (T1) 20 (C12) 21 (L14) 22 (O10) 23 (B15) 24 (E6) 25 (N13) 26 (A12) 27 (F1) 28 (L10) 29 (D10) 30 (F12) 31 (A19) 32 (E2) 33 (D6) 34 (H8) 35 (M4) 36 (M6) 37 (N7) 38 (G8) 39 (G4) 40 (D5) 41 (N17) 42 (O11) 43 (G14) 44 (P5) 45 (K3) 46 (O7) 47 (N9) 48 (K13) 49 (D13) 50 (R14) 51 (P13) 52 (C16) 53 (G12) 54 (E7) 55 (L4) 56 (A5) 57 (P17) 58 (A2) 59 (R3) 60 (L15) 61 (F11) 62 (E10) 63 (G10) 64 (P7) 65 (T13) 66 (Q11) 67 (P12) 68 (F7) 69 (B7) 70 (G3) 71 (J17) 72 (M8) 73 (T15) 74 (F3) 75 (Q3) 76 (R10) 77 (R9) 78 (R16) 79 (D8) 80 (D19) 81 (L6) 82 (H13) 83 (M5) 84 (J16) 85 (F4) 86 (E9) 87 (O9) 88 (J8) 89 (Q18) 90 (P9) 91 (O14) 92 (M18) 93 (N3) 94 (M1) 95 (Q14) 96 (H16) 97 (J12) 98 (O13) 99 (T9) 100 (S6) 101 (A18) 102 (L7) 103 (P19) 104 (S12) 105 (M16) 106 (T7) 107 (J10) 108 (K6) 109 (Q12) 110 (L5) 111 (M11) 112 (G11) 113 (H3) 114 (O8) 115 (O12) 116 (J18) 117 (R11) 118 (J14) 119 (B2) 120 (N6) 121 (T11) 122 (T3) 123 (Q13) 124 (L13) 125 (M15) 126 (A17) 127 (G15) 128 (M14) 129 (H11) 130 (N1) 131 (Q5) 132 (N5) 133 (N14) 134 (D7) 135 (K2) 136 (M13) 137 (S11) 138 (P6) 139 (L11) 140 (E8) 141 (J4) 142 (R12) 143 (T10) 144 (N4) 145 (S16) 146 (C9) 147 (M12) 148 (T14) 149 (pass) 150 (pass) Game has ended.
Score: W+4.5
Winner: white
Writing 5ddd034a98584695b962c4d045f49173.sgf
Dumping 5ddd034a98584695b962c4d045f49173.txt
Stopping engine.
curl.exe -F networkhash=857b975eb796de20c0eb4243c5998715ef1de2465427dc474cf6c860a24378f2 -F clientversion=3 -F sgf=@5ddd034a98584695b962c4d045f49173.sgf.gz -F trainingdata=@5ddd034a98584695b962c4d045f49173.txt.0.gz http://zero.sjeng.org/submit
Game data c2b4f4d2fc5bcc3dec7e88c9dd6ea8a3b7884e24ee90c1bdb313589bf7f5b254 stored in database
29 games played.
Best network hash: 857b975eb796de20c0eb4243c5998715ef1de2465427dc474cf6c860a24378f2
Required client version: 2 (OK)
Already downloaded network.
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3#
发表于 2017-11-21 19:14 | 只看该作者
估计半个月到一个月就能看出靠不靠谱了,现在时间太短
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4#
 楼主| 发表于 2017-11-21 19:21 | 只看该作者
大桥英雄 发表于 2017-11-21 19:12
我现在怀疑程序的可靠性,148手就收完所有官子了?最后赢4.5目?

Engine has started.

你把保存的sgf文件用leela 0.11算一下
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5#
发表于 2017-11-21 19:34 | 只看该作者
现在提交的对局数量都来不及训练,下周就要到50万,能不能成事该看出来了
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6#
发表于 2017-11-21 21:13 | 只看该作者
有个有意思的事:有人试了把现在的训练版本加载到平台上来和人对战的话,出来的棋比程序自战的棋谱要像样的多。也就是说我们保留下来的自战棋谱中那些乱扔的棋其实和它现在已经达到的棋力不是一回事。

由此引发的问题是,阿f老师那些自战谱中下法是不是也在乱扔呢?(只不过乱扔的层次不同而已)
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7#
发表于 2017-11-21 22:05 | 只看该作者
现在更新到137K版本,网络加宽到5X64
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8#
发表于 2017-11-21 22:21 | 只看该作者
下不了,来个网盘
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9#
发表于 2017-11-21 22:24 | 只看该作者
lxjtt09 发表于 2017-11-21 22:21
下不了,来个网盘

462158519,进群,群主是这个项目的参与者,直接群文件下载。注明里拉训练。
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10#
发表于 2017-11-21 22:49 | 只看该作者
最后点的目不对啊
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11#
发表于 2017-11-21 22:52 | 只看该作者
原力猫 发表于 2017-11-21 21:13
有个有意思的事:有人试了把现在的训练版本加载到平台上来和人对战的话,出来的棋比程序自战的棋谱要像样的 ...

等过几周,leela进步到基础知识具备,可以弄两台高端机测试下
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12#
 楼主| 发表于 2017-11-22 03:33 来自手机 | 只看该作者
Leela Zero is available from: Github. 2017-11-20 Leela Zero 0.6 + AutoGTP v4.  2188 total clients seen. (801 in past 24 hours, 228 in past hour.) 183205 total submitted games. (49986 in past 24 hours, 1464 in past hour.)  Autogtp will automatically download better networks once found. Not each trained network will be a strength improvement over the prior one. Patience please.   2017-11-21 We are now on 5 blocks x 64 filters, so the speed of the games will drop.  The 19,000 game network had a 63% win rate over the 9,000 game network. The 62,000 game network had a 80% win rate over the 19,000 game network. The 107,000 game network had a 57% win rate over the 62,000 game network. The 137,000 game network had a 66% win rate over the 107,000 game network.  Archive of past networks. Raw training data and SGF files. Strength graph.
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13#
 楼主| 发表于 2017-11-22 07:58 | 只看该作者

把它解压到0.5的目录中即可

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14#
发表于 2017-11-22 07:58 | 只看该作者
下载地址Not Found
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15#
 楼主| 发表于 2017-11-22 08:02 | 只看该作者
本帖最后由 lu01 于 2017-11-22 08:04 编辑

1楼地址已更新正确
如果有0.5版,还是用13楼的地址快

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