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KGS围棋服务器是一个免费的围棋对战平台，在这里有来自全世界的围棋爱好者，包括之前备受关注的围棋智能机器人AlphaGo，大家可以在这里相互切磋，一起分享围棋的乐趣，小编为大家带来的是手机版的下载，喜欢围棋的朋友们千万不要错过。【特别说明】本款游戏暂未上线相关介绍AlphaGo 已在 KGS 上注册，谷歌 DeepMind 团队的工程师 Aja Huang 在 KGS 聊天室中透露，可能会邀请高手在 KGS 上对弈。AlphaGo 的最新版本自我估分在 4500 左右（注：目前世界排名第一的柯洁九段 ELO 等级分为 3625）。软件功能欢迎来到KGS。KGS是一个免费的围棋服务器，在这里你可以和世界各地的棋友分享围棋的乐趣。使用说明围棋是一项流行于中国、日本和韩国的传统棋类游戏。每年都有世界各地的很多朋友加入棋迷的行列。如果您想学下围棋，我们推荐您先浏览围棋入门页面。这个简单的教程将让您对围棋有更多的了解。如果您想马上在KGS开始下棋，请点击开始下棋!。
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你可能喜欢28 天自制你的 AlphaGo (3) : 训练策略网络，真正与之对弈知乎对于人机大战的关注度很高，所以写这个系列，希望能让大家对于人工智能和围棋有更多的了解。如果有收获，请记得点一下赞。这篇我们安装 TensorFlow，真正训练一下 AlphaGo v13 的 policy network，并且你还可以与它真正对弈，因为前几天已经有网友在做可以运行的 AlphaGo v13 的简化版：。所以这个过程真的已经很傻瓜化，毫不夸张地说，人人都可以拥有一只小狗了，只要你把棋谱喂给它，它就能学到棋谱的棋风。（如果不会围棋，可以看本系列的第一篇入门： ）（本文是给大家快速找到感觉，后续我们会从头写代码，因为这位网友的代码真的很多 bug）本系列已更新多篇，其它几篇的传送门：(1) : 围棋 AI 基础 (2) : 安装 MXNet 搭建深度学习环境 (4) : 对于策略网络的深入分析（以及它的弱点所在） (4.5)：后文预告（Or 为什么你应该试试 Batch Normalization 和 ResNet）一、安装 TensorFlow如果还没有装 CUDA 等等，请看前一篇（）装好，记得把 cudnn 解压到 CUDA 的目录。TensorFlow 最近开始原生支持 Windows，安装很方便。下面看 Windows 的安装。1. 在上一篇我们装了 Anaconda Python 2.7，而 TensorFlow 需要 Python 3.5，不过两者在 Windows 下也可以共存，具体见：2. 按上文切换到 Python 3，然后一个命令就可以装好：
。例如 GPU 版本目前是：pip install --upgrade
。但是，你很可能会遇到 404 错误，那么可以把这个文件用迅雷下载下来，然后 pip install 文件名 即可。3. 装完后检验一下。首先进 python 然后 import tensorflow 然后 hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 然后 sess = tf.Session() 然后 print(sess.run(hello))。4. 然后 python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional 测试训练 MNIST 模型（一开始也会下载数据文件，比较慢）。另外再看看 Mac 的安装。我是 OSX 10.11。1.首先 sudo easy_install pip 然后 sudo easy_install --upgrade six 然后 pip install tensorflow-gpu 即可。2. 可能需要再执行 sudo ln -s /usr/local/cuda/lib/libcuda.dylib /usr/local/cuda/lib/libcuda.1.dylib ，否则 import tensorflow 会报错。3. 用一样的办法检验一下安装是否成功。二、训练策略网络激动人心的时刻到了，我们开始真正训练 policy network。下面都以 Windows 下面的操作为例。1. 把网友做好的 AlphaGo v13 简化版下载下来： 。然后 pip install 了 argh 和 sgf。注意 gtp 要额外装： （下载下来后用 easy_install . 装）。2. 然后下载一些用于学习的棋谱。围棋棋谱的通用格式是 SGF。比如，就下载 KGS 的对局棋谱吧： 。我没有统计过，不过上面大概有十万局吧。从原理上说，棋谱越多，训练的质量就越有保证；但是，棋谱中对弈者的水平参差不齐，如何控制这一变量，做过深度学习的朋友心中会有答案。本篇先不谈技术细节，我们先继续走。3. 下面提取棋谱的特征，并将其分类为训练集和测试集。先建立 data 子目录，把 SGF 拷贝进去。例如下载 2014 年的 13029 局棋谱，解压到 data 下面是 kgs-19-2014，那么就执行python main.py preprocess data/kgs-19-2014截至今天为止，你会发现它写的 chunk 比预想少很多，所以生成的训练数据很少。具体来说，棋谱的让子大于 4 会崩溃，棋谱没有写明贴目会崩溃，有时候棋谱里面的 [tt] 其实也代表 PASS，等等。做为作业，请自己一个个修复吧！ SGF 格式的说明在此：4. 再建立一个 tmp 目录，然后开始训练 1 个周期：python main.py train processed_data --save-file=tmp\savedmodel --epochs=1 --logdir=logs\my_training_run5. 你会发现策略网络的预测准确率开始从 0 慢慢上升了！ 然后可以随时继续训练，比如说继续训练 10 个周期就是：python main.py train processed_data --read-file=tmp\savedmodel --save-file=tmp\savedmodel --epochs=10 --logdir=logs\my_training_run6. 训练的时候，可以再开一个命令行，激活 python3，然后 tensorboard --logdir=logs 然后在浏览器打开
可以看到训练的过程：7. 一直训练到准确率增加缓慢为止，应该可以到接近 60%。三、与自制小狗对弈8. 测试一下走棋（如果你会 GTP 协议）：python main.py gtp policy --read-file=tmp\savedmodel 这是纯网络输出。如果把 policy 改成 mcts 就是加入了蒙特卡洛树搜索的，棋力更高（但是截至今天为止，你执行会发现立刻退出，这位网友的程序 bug 真是太多了，我们以后再重写）。9. 如果不会 GTP，还是下载 GoGui 围棋图形界面吧：
。然后执行："C:\Program Files (x86)\GoGui\gogui-twogtp.exe" -black "python main.py gtp policy --read-file=tmp\savedmodel" -white "C:\Program Files (x86)\GoGui\gogui-display" -size 19 -komi 7.5 -verbose -auto，但是截至今天为止，你会发现它很快就报错退出......10. 这是因为截至今天为止，代码有个 bug 是 strategies.py 的第 95 行的函数要改成 is_move_reasonable(position, move) 。然后......你亲手制造的小狗就可以运行了！ 黑棋是小狗：Behold，小狗已经学会了守角！ 不过现在他还特别弱，因为没有搜索，容易死活出问题。11. 如果不会下围棋，让 GnuGo 来玩玩吧，下载链接： ，比如解压到 C:\gnugo\gnugo.exe ，然后执行："C:\Program Files (x86)\GoGui\gogui.exe" -size 19 -computer-both -auto -program "C:\Program Files (x86)\GoGui\gogui-twogtp.exe -black ""C:\gnugo\gnugo.exe --level 1 --mode gtp"" -white ""python main.py gtp policy --read-file=tmp\savedmodel"" -games 1 -size 19 -alternate -sgffile gnugo -verbose" 即可。你会发现下到后面也会崩溃，如果打开 GTP Shell 看看，是因为小狗还无法理解对方的 PASS，哈哈。于是，这篇就到此吧，我们下一篇见。本系列已更新多篇，其它几篇的传送门：(1) : 围棋 AI 基础 (2) : 安装 MXNet 搭建深度学习环境 (4) : 对于策略网络的深入分析（以及它的弱点所在） 如需转载本系列，请先与本人联系，谢谢。小广告：晚上工作学习是否觉得光线不够舒服，精神不够集中，眼睛容易疲劳？不妨点击看看我们的自然全光谱灯系列： 如果需要好用的耳机或钱包，我们也有 :-)8617 条评论分享收藏文章被以下专栏收录现代数学、人工智能、物理等等。各个围棋对弈平台的评价
（中国），评价指数：★★★★★
2003年上半年开始投入运作后，开始时与韩国neostone网站合作，2005年08月转投韩国tygem。其客户端在语音课堂（话质清晰、操作简单）方面在众多围棋对弈网站中独树一帜，是一个非常不错的远程围棋教学（授课）平台，目前为国内最有人气的围棋对弈网站。
（中国），评价指数：★★★★★
使用与弈城软件相同的韩国tygem的客户端，刚开始设置的最高级别为1D（弈城为3D），因此，该站低段位较严格，相同段位的棋力较其他网站为高，级以下仍然和其他国内网站一样没有可信度，高段位与其它网站就相差无几了。该网站一直以来感觉速度较慢，因此人气似乎不如弈城。
（中国），评价指数：★★★★☆
和韩国棋院cyberoro（乌鹭围棋）合作多年，围棋客户端界面美观，支持语音和联棋等功能，功能非常强大，是国内首屈一指的围棋大网。因2003年开始收费而用户有所减少。但为了提升人气，目前免费用户除了受三次形势判断限制以及不能随便转换服务器外，其它的功能都差不多。
（中国），评价指数：★★★☆☆
该客户端功能较强大，界面美观，下棋感觉很不错，不过人气似乎不如上述几大网站。“清风围棋”是由八位职业棋手（邵炜刚、周鹤洋、刘菁、罗洗河、王磊、余平、邹俊杰、黄奕中）创建的围棋网站，曾因“龙飞虎”而名噪一时。2000年与韩国neostone合作，2003年分手。后来由于一些纠纷，最终解散，仅在搜狐棋牌上还挂个名。
（中国），评价指数：★★★☆☆
中围网对弈软件还是相当不错的，美观，有复盘讲解功能，可惜没语音，在线人数也有不少。总的来说，该站功能简单了一些，需要进一步改进。
（中国），评价指数：★★★☆☆
由北京棋迹在线公司刚研制，系统在语音课堂上能与虚拟货币结合，并支持双向语音功能，是对围棋＂远程教学平台＂的创新和发展，在语音清晰等方面尚需改进。此外，该客户端占用资源较大，不太懂计算机的棋友不容易掌握，有可能会流失一些用户。该站推出不久，人气需要加强。
（中国），评价指数：★★★★☆
由成都梦工厂网络信息有限公司按照tygem的客户端来开发，功能相当不错，并且在创新上也下不少功夫。缺点是模仿得太像（甚至提示音都一模一样），让人感觉有抄袭之嫌，需要改进。网站也因推出不久，目前缺乏的是人气。
国内各类大型游戏门户网站中的围棋对弈，评价指数：★★★★☆
这些包括：、、、(原263)、、等，这些网站的共同特点是：以游戏为主，对弈为辅，只提供普通功能，“专业”性不够。由于网管较少（或没有），导致耍赖者不少，当然简单下下棋还是不错的。
（中国），评价指数：★★★☆☆
新的网络对弈模式：非即时对局，永不超时；打开网页直接下棋，不必安装软件；棋谱永久保留；每个棋友都有自己的围棋主页。在无争下棋，每一手，您都可以深思熟虑之后再落子，一盘棋下几个月都没关系。
10.&& （中国台湾），评价指数：★★★☆☆
台湾传奇网路，telnet站点，在线的以台湾人占绝大多数，现受到使用韩国cyberoro客户端的威胁，高峰在线人数上千人，2004年收费后人数较前大为减少。
11.&& （中国台湾），评价指数：★★★☆☆
台湾版的繁体tygem客户端，与弈城运作模式几乎一样，不作过多介绍。
12.&& （cyberoro）（韩国），评价指数：★★★★☆
韩国第一大围棋网，客户端分别提供给中（新浪）、韩、日、中国台湾等地棋院以及泰国围棋协会等使用。2005年推出英文版之后使得欧美棋迷也加入进来。下载该英文版客户端可访问到新浪、韩国、日本、泰国、中国台湾的服务器。
13.&& （Tygem）（韩国），评价指数：★★★☆☆
是目前唯一一家能和韩国棋院cyberoro网站抗衡的韩国第二大围棋网。其客户端就是我们熟悉的弈城和tom网的界面，在此不作更多的介绍。
14.&& （韩国），评价指数：★★★☆☆
网站原为韩国围棋网站的龙头老大，曾给中国清风和弈城提供客户端，现已被cyberoro和tygem击败，现居韩国第三大围棋网。
15.&& （韩国），评价指数：★★★☆☆
韩国第四大围棋网，有韩、中、日、英客户端，在线人数也不少，但绝大多数为韩国人。其网站的死活题目不错，对弈客户端采用的是java平台，对弈时要求下载最新的java程序。
16.&& （IGS）（日本，中文网站），评价指数：★★★★☆
成立于1992年，世界上最早的围棋网（igs,internet go
server），telnet站点。当时下棋需要自己输入坐标，不过已经觉得非常神奇和新鲜了，可以说，IGS是围棋网络对弈软件的鼻祖。该网站的服务器原在美国，后移至韩国，现在在日本，该站在西方和日本知名度较高，对日本用户收费，段和级位用1k*和1d*等表示，西方的高手云集于此。
17.（欧美），评价指数：★★★☆☆
kiseido go server,
sunjava站点。欧美人最熟悉的围棋网站，以西方人在线居多，高峰在线也不少，段级基本上采用IGS惯用方法，可信度高。
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