《28 天自制你的 AlphaGo》，正在写的一个系列（已经可以真正与自制小狗对弈了）

我以为楼主是要全部自制，包括模型搭建，代码编写，看了一圈还是在跑写好的代码。。。

@fffflyfish 一篇篇来，后续要全部搭，但一开始能让学习者马上看到一个小结果很重要。

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坐等楼主横扫 QQ 游戏大厅怒砍 80 连胜

怎么第一篇是 MXNet 第二篇就成了 Tensorflow ？

@withablink 可以可以，收藏了

趁机安利一下最近写的 ai https://github.com/sjtu-ai-go/go-ai ，介绍 https://intmainreturn0.com/2017/01/01/bakago/
作为期末 Project 弄的一个东西，训练部分代码之后会整理一下。除了 GTP 以外的部分都是自己写的。最后的结果 policy net accu = 52%，能够打赢单机版 Darkforest Go （ 15s ）

find . -type f | grep -Ev 'vendor|cmake-build|build|virtualenv' | grep -E '(cpp|hpp)$' | xargs wc -l
4438 total

@WildCat 后文会用 MXNet ，不过网上大部分人是用 TensorFlow ，所以两个都装了吧。

@htfy96 是不是网络有问题，估计 Darkforest Go （ 15s ） 应该没那么弱吧？

@htfy96 应该要能完虐 pachi 才说明搭对了......

可以连到这里玩玩 http://www.yss-aya.com/cgos/19x19/standings.html

@withablink 其实 df 原始单机版很弱，因为自带模型 accu 很低，即使换成更高 accu(~40%)的 model 也打不过这个 AI 。然而这个 AI 对 pachi 胜率很低，因为 MCTS 写的很菜…

这个 AI 可以完虐 df 单机(10+目)，但是经常小负 pachi 。而 df 单机又能赢 pachi …

@vicluo96 那看来是 df 作者故意没有摆上去好的模型，正常现在大家都到 55-60%了

各位收藏之后可以回复一下...否则很快就潜下去了。