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LC0 mit kleinem Netzwerk schlägt alles
Zum versuchsaufbau, mein langsamstes Tablett macht mit Lc0 nur 1-15 NPS.
Ja richtig gelesen. Nicht KNPS sondern NPS. Und das spielt unter droidfish gegen Novag turquoise und schiebt den in 20 Zügen zusammen. Ich sehe dem ratlos zu. Und nehme den Millennium the King mit 300 MHz. Und was passiert ? Auch den schiebt LC0 auf Turnierstufe zusammen. Jetzt bin ich wirklich ratlos. Wie stark ist das Teil mit nur so wenigen Knoten. Gut wäre es Stockfish wäre das eindeutig. Aber Stockfish macht ja auch irre viele NPS und da merkt man ja das das nicht gut ausgeht. Aber bei diesen wenigen Stellungen gegen ein kommerzielles Gerät hätte ich gedacht das es nicht untergeht. Hier die benchmarks dazu die ich gemacht habe: http://schachcomputerwelt.blogspot.c...-diversen.html Das langsamste Teil ist dieses Android Element Teil . Wen nehme ich denn nun nachdem auch der the King unterging ?? Ok. Ich zeig euch gleich die Partien.
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Die ganze Welt des Computerschachs Geändert von mclane (02.06.2019 um 19:09 Uhr) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau
Was mich dringend interessieren würde, ist, ob man das Neuronale Netz von Leela irgendwie komprimieren könnte. Sprich, Verbindungen kappen, die wenig/kaum Einfluss haben.
Ein Neuronales Netz ist an sich nichts anderes, als ein mathematischer Term. Ein riesiger Term. Und da ist mit Sicherheit viel Überflüssiges dabei. Die Frage wäre, ob der Speed-Up durch das Kappen von 99% der Verbindungen den Informationsverlust ausgleichen könnte. Achso, und die eigentlich wichtigste Frage zur Zeit ist: wann gibt es eine Version, die auf dem Raspberry Pi läuft |
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AW: LC0 mit kleinem Netzwerk schlägt alles
ich hatte im Januar ein Gauntlet mit einem Windows-Tablet spielen lassen, mit welchem Leela nur ca. 0.5-1 NPS geschafft hatte. https://www.schachcomputer.info/foru...&postcount=603 Ich bin gespannt, wieviel Steigerung die 4+ Monate Training bis heute gebracht haben. Schönen Gruß Theo |
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mclane (20.06.2019) |
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AW: LC0 mit kleinem Netzwerk schlägt alles
Zum versuchsaufbau, mein langsamstes Tablett macht mit Lc0 nur 1-15 NPS.
Ja richtig gelesen. Nicht KNPS sondern NPS. Und das spielt unter droidfish gegen Novag turquoise und schiebt den in 20 Zügen zusammen. Ich sehe dem ratlos zu. Und nehme den Millennium the King mit 300 MHz. Und was passiert ? Auch den schiebt LC0 auf Turnierstufe zusammen. Jetzt bin ich wirklich ratlos. Wie stark ist das Teil mit nur so wenigen Knoten. Gut wäre es Stockfish wäre das eindeutig. Aber Stockfish macht ja auch irre viele NPS und da merkt man ja das das nicht gut ausgeht. Aber bei diesen wenigen Stellungen gegen ein kommerzielles Gerät hätte ich gedacht das es nicht untergeht. Hier die benchmarks dazu die ich gemacht habe: http://schachcomputerwelt.blogspot.c...-diversen.html Das langsamste Teil ist dieses Android Element Teil . Wen nehme ich denn nun nachdem auch der the King unterging ?? Ok. Ich zeig euch gleich die Partien. Und solange du nicht angibst, welche genaue Netznummer lc0 verwendet, gilt dasselbe für Angaben zur Spielstärke und/oder Ergebnissen gegen andere Geräte. |
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Egbert (20.06.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hallo,
habe den letzten Beitrag mal in den LC0 Thread verschoben. Bitte alles, was mit LC0 direkt oder indirekt zu tun hat, bitte hier posten. Vielen Dank! Gruß, Sascha
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mclane (20.06.2019) |
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AW: LC0 mit kleinem Netzwerk schlägt alles
Nun das ist diese android version mit integriertem kleinen Netz. Die gab es vor geraumer Zeit zum Download irgendwo. Man kann auch andere Netze nehmen aber es ist natürlich total easy einfach die engine in den droidfish Unterordner uci reinzuwerfen und dann ohne großartige weitere Mühe loszulegen.
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Die ganze Welt des Computerschachs |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Dies ist das tolle neue Analysetool für lc0, namens Nibbler: https://github.com/fohristiwhirl/nibbler Features: Display Leela's top choices graphically. Choice of winrate, node %, or policy display. PGN loading via menu, clipboard, or drag-and-drop. Supports PGN variations of arbitrary depth. FEN loading. Clickable moves in the variation lists. Versus Mode - where Leela only analyses one side. Various aesthetic adjustments are possible in the config.json file. Also mir gefällt das Tool richtig gut. Ich habe V0.5.8 heruntergeladen. Schön ist, daß keine Installation erforderlich ist. Man entpackt den zip-Ordner irgenwohin und gut ist. Dann muß man sich ein config.json File erstellen. Dazu kann man die beigefügte Beispiel-Datei als Grundlage nutzen. Das File sieht so aus: { "path": "C:\\Programs (self-installed)\\Lc0-cudnn\\lc0.exe", "options": { "Backend": "cudnn", "WeightsFile": "C:\\Users\\Owner\\Documents\\Misc\\Lc0 Networks\\42482" }, "args": [], "width": 1280, "height": 835, "board_size": 640, "movelist_height": 110, "board_font": "18px Arial", "light_square": "#dadada", "dark_square": "#b4b4b4", "active_square": "#66aaaa", "best_colour": "#66aaaa", "good_colour": "#66aa66", "bad_colour": "#cccc66", "terrible_colour": "#cc6666", "bad_move_threshold": 0.02, "terrible_move_threshold": 0.04, "uncertainty_cutoff": 0.1, "arrowhead_type": 0, "show_n": true, "show_p": true, "show_u": false, "max_info_lines": 10, "update_delay": 170, "search_nodes": "infinite", "save_enabled": false, "logfile": null, "log_info_lines": false } Man muß nun (logischerweise) den Pfad zu seinem lc0-Ordner entsprechend ändern. Dabei ist zu beachten, daß es der vollständige Pfad sein muß, angefangen vom Laufwerksnamen (nomal: C), selbst, wenn der lc0-Ordner im Nibbler-Ordner liegt! Wenn das weights-File, das man benutzen will, in dem lc0- Ordner liegt (was ja normalerweise so ist), kann die Zeile WeightsFile ersatzlos entfallen. RTX-Karten Besitzer müssen natürlich noch die Zeile mit backend ändern auf: "Backend": "cudnn-fp16", Und man kann natürlich auch den Cache noch erhöhen (sollte man auch tun, wenn man eine schnelle RTX Karte hat). Das File sieht dann in etwa so aus: { "path": "C:\\Mein Pfad\\Lc0\\lc0.exe", "options": { "Backend": "cudnn-fp16", "NNCacheSize": "1000000" }, "args": [], "width": 1280, "height": 835, "board_size": 640, "movelist_height": 110, "board_font": "18px Arial", "light_square": "#dadada", "dark_square": "#b4b4b4", "active_square": "#66aaaa", "best_colour": "#66aaaa", "good_colour": "#66aa66", "bad_colour": "#cccc66", "terrible_colour": "#cc6666", "bad_move_threshold": 0.02, "terrible_move_threshold": 0.04, "uncertainty_cutoff": 0.1, "arrowhead_type": 0, "show_n": true, "show_p": true, "show_u": false, "max_info_lines": 10, "update_delay": 170, "search_nodes": "infinite", "save_enabled": false, "logfile": null, "log_info_lines": false } Dann startet man Nibbler einfach per Doppelklick. Man kann nun alles möglich einstellen, aber ich finde die default-Settings sehr gelungen: Man lädt sich eine Partie aus einem pgn-File ein und startet dann einfach die Analyse-Funktion ("Go" im Reiter Analysis). Dann rechnet lc0 an der aktuellen Stellung los. Und zeigt die besten Züge in Form von "Pfeilen" (oder sowas ähnliches) auf dem Brett an, wobei Blau der bestmögliche Zug ist. Grün ist gut, Gelb geht so, Rot eher schwach. Die zu jedem "Pfeil" angezeigte Zahl ist die Gewinnwahrscheinlichkeit dieses Zuges und zwar aus der Sicht der Farbe, die am Zug ist (nicht von Weiß!). Wobei 50 eben 50% meint, will sagen, komplett ausgeglichene Stellung. 0 wäre komplett verloren und 100 komplett gewonnen. Rechts neben dem Brett sieht man die ganzen Varianten noch in Notationsform und auch mit Gewinnwahrscheinlichkeiten. Hier kann man einfach auf einen Zug aus irgendeiner angezeigten Variante klicken und sofort ist diese Stellung auf dem Brett - prima gelöst. Das Ganze finde ich sehr übersichtlich und wirklich gelungen. Weicht man von der pgn-Notation der geladenen Partie ab, wird automatisch eine Untervariante angelegt, die man auch jederzeit wieder löschen kann ("delete move" im Reiter Navigation). Auch das Aufwerten einer Untervariante zur Hauptvariante ist möglich ("Make this the main line"). Gut! Auch sehr cool ist die Möglichkeit, Partien per Clipboard direkt von und nach z.B. Fritz/ChessBase zu importieren bzw. exportieren: In Fritz wählt man einfach "Partie kopieren" und dann in Nibbler "Load pgn from clipboard" (Reiter App) und die Notation der Partie, die man gerade in Fritz hatte, ist in Nibbler drin. Umgekehrt genauso einfach: In Nibbler einfach "Write pgn to clipboard" und dann in Fritz zunächst die alte Notation mit "Neue Partie" löschen und dann "Partie einfügen" und die Nibbler-Notation ist da. Top gelöst! Bei diesen grundlegenden Funktionen sind mir jetzt auf die Schnelle keine Bugs aufgefallen. Allerdings ist das Tool noch in einer frühen Entwicklungsphase, insofern muß man sicher auch mit Bugs rechnen... Wer mit lc0 wirklich analysieren will, kommt m.E. an diesem Tool nicht vorbei. Mir gefällt es ausgesprochen gut! Durch die schnelle und bequeme Übergabe der Daten zwischen Fritz und Nibbler eignet sich das Tool auch prima dafür, Analysen, die man eigentlich in Fritz/ChessBase macht, mit Nibbler "aufzupeppen", man kann beide Programme problemlos nebeneinander laufen lassen und schnell die Daten und Analyseergebnisse hin- und her-transferieren. Es ist übrigens auch möglich, in Nibbler gegen lc0 zu spielen und zwar mit begrenzter Knotenzahl, was in fast allen anderen GUIs nicht geht, indem man Nibbler nur für eine Farbe analysieren läßt und N (Knotenzahl) eben begrenzt. Im talkchess Forum gewinnt lc0 mit nur 2 Knoten pro Zug (!), also praktisch ohne Suche, gegen den emulierten Mephisto 3 Glasgow.... selbst ganz ohne Suche ist lc0 also schon ganz erstaunlich stark. Man kann es ja mit Nibbler mal ausprobieren. Mehr Beweis für wirkliche künstliche Intelligenz geht kaum! Geändert von StPohl (23.06.2019 um 15:52 Uhr) |
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applechess (23.06.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Dies ist das tolle neue Analysetool für lc0, namens Nibbler:
https://github.com/fohristiwhirl/nibbler Features: Display Leela's top choices graphically. Choice of winrate, node %, or policy display. PGN loading via menu, clipboard, or drag-and-drop. Supports PGN variations of arbitrary depth. FEN loading. Clickable moves in the variation lists. Versus Mode - where Leela only analyses one side. Various aesthetic adjustments are possible in the config.json file. Bei mir öffnet sich auf dem ersten getesteten Win 10 Rechner nur ein schwarzes Fenster. Meine Einstellungen sollten stimmen: { "path": "D:\\Documents\\lc0-v0.21.1\\lc0.exe", "options": { "Backend": "cudnn", }, Rest keine Änderungen. Gruss Kurt |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hmm. Also, selbst wenn der Pfad zu lc0 nicht stimmen sollte, müßte dennoch die Brettgrafik zu sehen sein. Ich hab auch Windows 10, neuestes Update.
Aber ich glaube nicht, daß dein Pfad korrekt ist. Denn der Documents-Bereich liegt doch immer in einem Usernamen-Verzeichnis. Glaub ich zumindest. Probiere erst mal, den lc0-Ordner direkt auf C (oder D) ins Rootverzeichnis zu legen. Oder vielleicht ist dein config-file falsch benannt? Das "example" muß aus dem Dateinamen natürlich raus. Das File muß config.json heißen, sonst geht natürlich nichts. Das hätte ich wohl dazu schreiben sollen... Geändert von StPohl (23.06.2019 um 16:56 Uhr) |
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applechess (23.06.2019) |
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