GoBang with Transformer

---

Introduction

用Transformer(基于pytorch实现)下五子棋，训练的时候使用另一个剪枝算法和Transformer进行对战，期间Transformer的胜率由4%上升至60%以上。训练当前仅支持cpu(支持多进程训练)，从零训练1万盘对局接近收敛，可下载训练好的权重进行尝试.

---

Requirements

Python version: >=Python3.8 Packages:

• torch >=1.9.0
• pygame >= 2.0.1

安装依赖:

$ pip install -r requirements.txt

---

Quick Start

将模型权重文件下载后，命名为“model_teacher_train.pkl”，放置在data文件夹下。

进行人机对战:

$ python tools/player_with_ai.py

人机对战时，若AI输了当局，模型权重会进行更新

训练模型:

$ python tools/train.py

若有权重文件，则可以加载权重文件后继续学习，若权重文件不存在，则使用默认初始化参数进行训练

---

More Details

• 算法实现细节，参见博客（我还没写，比较懒，麻烦等等吧） Description and discussion