ディープラーニングという機械学習の手法を用いた将棋AIです。
元アイデアはErik Bernhardssonさんによる deep pink です。
詳しくは、ブログエントリ を参照のこと。
まずは、cuDNNをインストールしておいてください。基本、全スクリプトでGPUを使うようになっています。
以下のようにして、学習と、学習結果を用いたコンピュータ同士の対戦を観覧することができます。
pip install -r requirements.txt
# 棋譜からサンプリングした盤面を元にランダムな手を生成し、HDF5形式で保存
mkdir random_boards
./generate_random_boards_to_hdf5 kifu random_boards
# 学習
mkdir model
./learn random_boards model 100000 500 0.1
# 学習が進むのを待つ。誤差が最小値を10回更新するごとに、modelディレクトリにmodel.pickleが出力される
# 学習したモデルを使ってコンピュータ同士で対戦
./play_game model/gunyanza.model.pickleQ: generate_random_boards_to_hdf5 が以下のようなエラーを出す
RuntimeError: Unable to register datatype (Can't insert duplicate key)
A: hdf5 1.8.13以前が使われていると発生します。以下のコマンドでh5pyが使っているhdf5のバージョンを確認しましょう。hdf5 1.8.14以降を使っても、以下のコマンドでは1.8.13以前が出る場合には、h5pyはpipなどを使わずに、setup.pyを使ってインストールしてください。
import h5py print h5py.version.info
Q: Out of memory的なこと言われるんですけど
A: batch_sizeを減らしてください。
Q: cuDNN/Chainerがインストールできません！
A: 頑張れ！ Google Groupに書いたらサポートが手厚い予感がするぞ。
Q: なんでGPL3なの
A: 依存ライブラリのpython-shogiは、GPL3のpython-chessを元にしているのでGPL3です。そのpython-shogiにべったりなのと、元ネタのErikさんのコードのライセンスが不明なので、とりあえずGPL3で。こだわりはないです。