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https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi

Last synced: 11 days ago
JSON representation

Host: GitHub
URL: https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi
Owner: TadaoYamaoka
License: gpl-3.0
Created: 2017-04-10T11:29:12.000Z (over 7 years ago)
Default Branch: master
Last Pushed: 2024-04-13T01:40:08.000Z (7 months ago)
Last Synced: 2024-04-14T15:25:14.638Z (7 months ago)
Language: C++
Size: 3.43 MB
Stars: 189
Watchers: 12
Forks: 32
Open Issues: 16
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        # DeepLearningShogi(dlshogi)

[![pypi](https://img.shields.io/pypi/v/dlshogi.svg)](https://pypi.python.org/pypi/dlshogi)

将棋でディープラーニングの実験をするためのプロジェクトです。

基本的にAlphaGo/AlphaZeroの手法を参考に実装していく方針です。

検討経緯、実験結果などは、随時こちらのブログに掲載していきます。

http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/

## ダウンロード

[Releases](https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi/releases)からダウンロードできます。

最新のモデルファイルは、[棋神アナリティクス](https://kishin-analytics.heroz.jp/lp/)でご利用いただけます。

## ソース構成

|フォルダ|説明|

|:---|:---|

|cppshogi|Aperyを流用した将棋ライブラリ（盤面管理、指し手生成）、入力特徴量作成|

|dlshogi|ニューラルネットワークの学習（Python）|

|dlshogi/utils|ツール類|

|selfplay|MCTSによる自己対局|

|test|テストコード|

|usi|対局用USIエンジン|

|usi_onnxruntime|OnnxRuntime版ビルド用プロジェクト|

## ビルド環境

### USIエンジン、自己対局プログラム

#### Windowsの場合

* Windows 11 64bit

* Visual Studio 2022

#### Linuxの場合

* Ubuntu 18.04 LTS / 20.04 LTS

* g++

#### Windows、Linux共通

* CUDA 12.1

* cuDNN 8.9

* TensorRT 8.6

※CUDA 10.0以上であれば変更可

### 学習部

上記USIエンジンのビルド環境に加えて以下が必要

* [Pytorch](https://pytorch.org/) 1.6以上

* Python 3.7以上 ([Anaconda](https://www.continuum.io/downloads))

* CUDA (PyTorchに対応したバージョン)

* cuDNN (CUDAに対応したバージョン)

## 謝辞

* 将棋の局面管理、合法手生成に、[Apery](https://github.com/HiraokaTakuya/apery)のソースコードを使用しています。

* モンテカルロ木探索の実装は囲碁プログラムの[Ray+Rn](https://github.com/zakki/Ray)の実装を参考にしています。

* 探索部の一部にLeela Chess Zeroのソースコードを流用しています。

* 王手生成などに、[やねうら王](https://github.com/yaneurao/YaneuraOu)のソースコードを流用しています。

## ライセンス

ライセンスはGPL3ライセンスとします。