20210407時点で最も性能の良いパラメータ

2021年04月07日時点で最も性能の良いパラメータです。WCSC31までに学習を回す予定はないので、おそらくこのパラメータでWCSC31に出場します。

GPUで動作する実行ファイルと評価パラメータのセット

Windows10, CUDA10.2, cuDNN7.6.5, libtorch1.2.0でビルドしたものです。dllは含めていないので各種dllが必要です。libtorchはダウンロードして解凍した後、環境変数Pathにlibtorch/libへのパスを追加してください。

CPUのみで動作する実行ファイルと評価パラメータのセット

torch.dllなど必要なdllも同梱しているのでこのzipファイルを解凍して実行ファイルをそのまま思考エンジンとして登録できるはずです。AVX命令をサポートしていない古いCPUでは動かないと思います。

20200402時点の最良パラメータ

2020年4月2日時点で一番性能が良いパラメータを公開します。

探索部の方はLinuxでもWindowsでも適当にコンパイルすればなんとかなると思います(コンパイル方法はREADME.txt参照)。コンパイルしたMiacis_shogi_categoricalというバイナリと同じディレクトリにcat_bl10_ch128.modelを置いて実行すれば対局できます。

floodgateではレート3456となりました(リンク)。第30回世界コンピュータ将棋選手権までにもう少し強くしたいです。

GPUで動作する実行ファイルと評価パラメータのセット

1Mステップ学習させたパラメータです。RTX2080tiで0.25秒(2500ノードほど)思考させるとレート2600程度になるはずです。

Windows10, CUDA9.2, cuDNN7.5.1, libtorch1.1でビルドしたものです。dllは含めていないので各種dllが必要です。

・Nvidiaドライバ
https://www.nvidia.co.jp/Download/driverResults.aspx/147226/jp

・CUDA9.2
https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

・cuDNN7.5.1(入手には登録が必要です)
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

・libtorch
https://pytorch.org/get-started/locally/
ダウンロードして解凍した後、環境変数Pathにlibtorch/libへのパスを追加してください。

GPUで動作する実行ファイルと評価パラメータのセット

Windows10, CUDA9.2, cuDNN7.5.1, libtorch1.1でビルドしたものです。dllは含めていないので各種dllが必要です。

・Nvidiaドライバ
https://www.nvidia.co.jp/Download/driverResults.aspx/147226/jp

・CUDA9.2
https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

・cuDNN7.5.1(入手には登録が必要です)
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

・libtorch
https://pytorch.org/get-started/locally/
ダウンロードして解凍した後、環境変数Pathにlibtorch/libへのパスを追加してください。

CPUのみで動作する実行ファイルと評価パラメータのセット

torch.dllなど必要なdllも同梱しているのでこのzipファイルを解凍して実行ファイルをそのまま思考エンジンとして登録できるはずです。AVX命令をサポートしていない古いCPUでは動きませんのでご了承ください。