再造AlphaGo大结局：放飞生猛的BetaGo

2019-08-09 本文已影响7人望月从良

我们已经介绍完AlphaGo所需要的设计思想。鉴于算力不足，我们很难通过自己的破电脑跑出一个打败李世石的AlphaGo来，要知道谷歌旗下的DeepMind可是应用了几百块GPU才产生那么生猛的结果。

幸运的是有人已经训练出了可用的AlphaGo，他们称之为BetaGo，我们看看如何将它下载到本地运行起来。首先在本地安装Docker程序，由于我使用的是Mac系统因此它的安装命令如下：

brew cask install docker

安装后在本地创建一个目录，可以随意命名，我命名的是BetaGo，进入该目录通过如下命令下载相应代码到本地：

git clone https://github.com/maxpumperla/betago
cd betago

下载完代码，通过cd进入代码目录，然后使用如下命令用Docker启动程序：

docker build -t betago .
docker run -p 8080:8080 betago

如果你的浏览器没有启动新页面，那么我们自己在浏览器中输入网址：

http://0.0.0.0:8080

这样就可以启动围棋对战页面：

屏幕快照 2019-08-09 下午4.27.11.png

然后我们对应黑棋，机器人对应白棋，我们可以使用鼠标点击的方式在棋盘上落子从而跟训练出来的神经网络对战，我尝试了一下，不到五分钟我就被机器人给打残了，现在我们面对的机器人就是横扫李世石和柯洁的AlphaGo，我被打的落花流水自然是不在话下了！

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