2小时练出能下赢你的AlphaZero五子棋AI，不靠人类棋谱
【免费下载链接】AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku
只靠自我对弈，AI自己跟自己下五子棋：每一步、每一局都在变强，人类棋谱一子不用。AlphaZero五子棋能在你的电脑上直接跑起预训练模型、立刻和AI下棋，也能只用2小时，从零练出一个像样的对手。
先跑起来：3步和AI对一手
环境要求
只想用预训练好的模型下棋，两个库就够了：Python >= 2.7、Numpy >= 1.11。打算从零训练的话，环境里再装上下面任意一个深度学习框架：
- Theano >= 0.7（另需 Lasagne >= 0.1）
- PyTorch >= 0.2.0
- TensorFlow
拉代码并开局
把仓库克隆下来，在目录里敲一条命令就能开局：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomokupython human_play.py默认情况下，human_play.py 会用预训练模型在 8x8 棋盘上打五子连珠，你按2,3这样的坐标格式落子即可。想换别的预训练模型、或者换一套不依赖神经网络的纯 MCTS 对手，改一下这个入口文件就行。
AI是怎么自己学会下棋的
把它理解成一对搭档。一个是蒙特卡洛树搜索（MCTS，一种"往前推演"的决策办法：给每个候选落点快速模拟若干种后续局面，再挑期望收益最高的那个）。另一个是策略价值网络，一个神经网络，看一眼棋盘就能猜出哪手棋最值得下、当前谁占优。
关键在于"老师"就是它自己：AI 和自己对弈，每局结束，把棋局和搜索过程存下来当作训练素材，再拿去更新网络。下一局，它找好棋的方向更准，判断胜负也更稳。这个循环不停转，AI 就从完全不会下棋，长成一位有模有样的对手。
从零训练你的棋力模型
选一个框架用
项目备好了 Theano/Lasagne、PyTorch、TensorFlow、Keras 四套网络实现。切换很简单：改 train.py 里的一行导入——把不用的框架关掉，把你用的那个打开。PyTorch 想跑 GPU 的话，把use_gpu=True打开即可。
启动训练与模型保存
python train.py启动后，自我对弈、素材积攒、网络更新全部自动进行。每 50 次更新会落盘两个模型文件：best_policy.model（历史最强）和current_policy.model（当前状态），期间还会定期让纯 MCTS 对手来验收水平。中途按 Ctrl+C 即可退出，之后用已保存的模型作初始模型接着练。
3条实战训练建议
- 6x6棋盘打四子连珠起步：自我对弈 500~1000 局（大约2小时），通常就能拿到一个不错的模型，默认参数就是这套配置。
- 8x8棋盘五子连珠要加码：约需 2000~3000 局，在单台普通PC上大概要跑2天。
- 三个关键参数可动：
learn_rate（默认 2e-3）、n_playout（每手棋的模拟次数，默认 400）、batch_size（默认 512）。机器余量足就提高模拟次数换棋力，时间紧就压低它。
项目文件地图
game.py：棋盘与规则本体，落子合法性、胜负判定全在这mcts_pure.py：不接网络的 MCTS 版本，纯随机模拟，兼做训练时的"考官"mcts_alphaZero.py：搜索＋策略价值网络的组合，对局和自我对弈真正用的对手policy_value_net.py、policy_value_net_pytorch.py、policy_value_net_tensorflow.py、policy_value_net_keras.py：各框架的网络实现；policy_value_net_numpy.py负责加载预训练模型，不依赖任何框架train.py：整条训练流水线，从自我对弈到网络更新都在这里human_play.py：人机对战入口
写在最后
整个流程其实就三步：玩起来、看懂它、练起来。💡 不妨先拿 6x6 棋盘跑 500 局自我对弈，看看 AI 的落子怎么一步步变聪明，小棋盘稳了，再上 8x8 打五子连珠。
【免费下载链接】AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
