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AmazonEdge

构建状态: Build Status

AmazonEdge 是一个亚马逊棋AI, 基于神经网路，借助监督式学习和增强学习。

环境要求

  • python 2.7
  • Anaconda3(建议)

在Linux系统上的配置

1.用Anaconda为AmazonEdge创建一个环境(建议)

conda create -n AmazonEdge python=2.7   #创建一个python版本为2.7，名称为AmazonEdge的环境
source activate AmazonEdge      #进入这个环境

2.安装依赖包

pip install -r requirements.txt

3.使用 tensorflow 作为 Keras 的后端

pip install tensorflow

Edit ~/.keras/keras.json to

{
    "image_dim_ordering": "tf", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "floatx": "float32", 
    "backend": "tensorflow"
}

第1阶段: 监督式学习建立决策网络

用步法文件生成训练所需的hdf5文件

python -m tools.actions_to_feature_layers

输入的步法文件为 data/actions/actions.txt ，输出的文件在 data/hdf5/, 你可以修改 tools/actions_to_feature_layers 中的输入输出路径及文件名。

监督式训练

要查看提供了哪些参数，使用：

python -m AmazonEdge.training.supervised_policy_trainer --help

1.获得一个模型文件（用于描述网络结构的json格式文件）

python -m build/create_model MODEL_NAME.json MODEL_PATH

2.运行监督式训练测试

python -m tests.test_supervised_policy_trainer