３目並べを利用したAlphaGoの学習 tensorflow-2編

1.概要

AlphaGoの勉強過程で３目並べを学んでいます。前回までTensorflow-1.15を利用しました。今回からTensorflow-2.9に実行環境を変更して、tensorflow-1.15と同じことを実行します。tensorflow-1.xとtensorflow-2.xの比較をするために、できるだけtensorflow-1.15の設定やコードを変更せずに、実行するために必要な最低限の変更に留めます。

2.詳細 学習

(a) 概要

３目並べのフィールドを３☓３のイメージと考えて、手書き文字認識の手法を利用します。利用する環境はtensorflow-2.9環境です。入力データはminimax法で活用したすべての手順(9!=362880)の組み合わせの中から勝負が決まった時点の３目並べのフィールド情報と結果（勝ち、負け、引き分け）を利用します。

tensorflowで利用できる形式に変換し、学習をしてモデルを作成し、モデルを利用して３目並べの対戦をします。元情報がminimax法で解析した情報なので、tensorflowによる学習結果がminimax法まで到達できると最高の結果です。大まかな手順は以下の通りです。

(1) minimax法の解析を利用して学習用入力データを作成
(2) 作成した学習用入力データを利用して、tensorflowでモデル作成
(3) tensorflowのモデルを利用して実際に対戦

(1)の学習用入力データ作成部分に変わりはないので、(2)(3)を２回に分割して記述します。

(b) 詳細

(2) 作成した学習用入力データを利用して、tensorflowでモデル作成

dl2tensorflow.pyを作成します。動作環境はtensorflow-2.9の環境です。

学習用データは、tensorflow-1.15と同じものを利用します。r1_data.npy(フィールドデータ)、r2_data.npy(結果データ)で、件数は、255,168件です。結果を知っているので、100%のデータを利用して、トレーニングをしてモデルを作成、保存します。完成したモデルは、dl2model.h5で保存します。

tensorflow-1.15では、epochは100に設定していました。しかし、tensorflow-1.15のように収束しません。600回以上に設定するとTensorflow-1.15のように収束します。また、グラフパラメータをlossに変更しました。tensorflow-1.15側のコードをlossに変更すると比較できます。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

images = np.load('dl1_data.npy')
labels = np.load('dl2_data.npy')
print(images.shape, labels.shape)

count = int(images.shape[0] * 0.75)

train_images, test_images = np.split(images, [count])
print(train_images.shape, test_images.shape)

train_labels, test_labels = np.split(labels, [count])
print(train_labels.shape, test_labels.shape)

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='sigmoid', input_shape=(9,)),
  tf.keras.layers.Dense(32, activation='sigmoid'),
  tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
  tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)

model.compile(optimizer='SGD',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(images, labels, batch_size=500,
         epochs=600, validation_split=0.2)

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['loss'], label='loss')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

model.save('dl2model.h5')
model = tf.keras.models.load_model("dl2model.h5")

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('loss: {:.3f}\nacc: {:.3f}'.format(test_loss, test_acc))

(3) tensorflowのモデルを利用して実際に対戦

ttttensorflow2.pyを作成します。動作環境はtensorflow-2.9環境です。この中で利用するtictactoe.pyはmontecarlo版を利用します。

トレーニングしたモデル(dl2model.h5)をロードします。この場合でも、alphabeta法で利用したis_reach()を利用しています。感触的にはtensorflow-1.15と同程度の手を打つようです。

from tictactoe import Tictactoe
import random
import tensorflow as tf
import numpy as np

def random_select(actions):
    index = random.randint(0, len(actions) - 1)
    return actions[index]

def input_select(actions):
    while True:
        print(actions)
        action = int(input('select actions='))
        if action in actions:
            break
        else:
            print('input again')
    return action
            
def tensorflow_select(actions):
    model = tf.keras.models.load_model("dl2model.h5")
    if (len(actions) % 2) == 1:
        flg = 1
    else:
        flg = 2
    result = []
    for action in actions:
        reach  = obj.is_reach()
        if reach != None:
            print("reach action ", reach)
            return reach
        score  = obj.do_game(action)
        f1 = [obj.fields]
        a1 = np.array(f1)
        a2 = a1.astype(np.float32)
        predictions = model.predict(a2)
        l1 = predictions.tolist()
        l1[0].append(action)
        result.append(l1[0])
        obj.undo_game(action)

    maxvalue  = -1
    maxaction = None
    for item in result:
        value = item[flg-1]
        if value > maxvalue:
            maxvalue  = value
            maxaction = item[3]

    return maxaction

def montecarlo_select(actions):
    if (len(actions) % 2) == 1:
        flg = 1
    else:
        flg = 2
    result = []
    for action in actions:
        reach  = obj.is_reach()
        if reach != None:
            print("reach action ", reach)
            return reach
        score  = obj.do_game(action)
        init   = [action,0,0,0]
        minimax(obj.next_action(), init)
        result.append(init)
        obj.undo_game(action)

    print(result)

    maxvalue  = -1
    maxaction = None
    maxlist   = []
    for item in result:
        value = item[flg]
        if value > maxvalue:
            maxvalue  = value
            maxaction = item[0]
            maxlist   = [item[0]]
        elif value == maxvalue:
              maxlist.append(item[0])
    print('maxlist ', maxlist)
    if len(maxlist) != 1:
        maxaction = maxlist[random.randint(0, len(maxlist) - 1)]
        print('maxaction ', maxaction)
    return maxaction

def alphabeta_select(actions):
    if (len(actions) % 2) == 1:
        flg = 1
    else:
        flg = 2
    result = []
    for action in actions:
        reach  = obj.is_reach()
        if reach != None:
            print("reach action ", reach)
            return reach
        score  = obj.do_game(action)
        init   = [action,0,0,0]
        minimax(obj.next_action(), init)
        result.append(init)
        obj.undo_game(action)

    print(result)

    maxvalue  = -1
    maxaction = None
    for item in result:
        value = item[flg]
        if value > maxvalue:
            maxvalue  = value
            maxaction = item[0]

    return maxaction

def minimax_select(actions):
    if (len(actions) % 2) == 1:
        flg = 1
    else:
        flg = 2
    result = []
    for action in actions:
        score  = obj.do_game(action)
        init   = [action,0,0,0]
        minimax(obj.next_action(), init)
        result.append(init)
        obj.undo_game(action)

    print(result)

    maxvalue  = -1
    maxaction = None
    for item in result:
        value = item[flg]
        if value > maxvalue:
            maxvalue  = value
            maxaction = item[0]

    return maxaction

def minimax(actions, result):
    for action in actions:
        score = obj.do_game(action)
        if    score == 1:
                result[1] += 1
        elif  score == -1:
                result[2] += 1
        elif  score == 0:
                result[3] += 1
        else:
              minimax(obj.next_action(), result)
        obj.undo_game(action)

if __name__ == "__main__":

    obj = Tictactoe()
    actions = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]

    for i in range(9):

        if  obj.myturn == True:
            print('my turn')
            action = tensorflow_select(actions)
        else:
            print('other turn')
            action = montecarlo_select(actions)
        
        print(actions)
        print("select", action)
        result = obj.do_game(action)
        print(obj.game_state())

        if result == 1:
            print("o Win")
            break;
        if result == -1:
            print("x Win")
            break;
        if result == 0:
            print("Draw")
            break;

        actions = obj.next_action()

4.所見

Tensorflow-1とTensorflow-2で大差はないように感じます。

参考
[本ブログ内参照]
参考書籍
AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門
布留川 英一 著 

コメント

コメントを投稿

過去30日間に良く読まれた記事

miniPCのBMAXでWindows11のsecure boot設定漏れでトラブル発生

0.推奨 Windows11をプリインストールモデルの状態で利用されている場合は問題になることはありません。Windows11のUSB bootメディアを作成して自分で新規導入したり、Windows10からWindows11へupgradeをした場合。Windows11への移行条件確認が十分でない状態があったのではないかと思います。Windows11で必須要件を満たさずに移行されたWindows11環境がありました。 今回のトラブルでBitLockerの48桁の回復キーがないことが痛手でした。Windows11を利用する上でBitLockerの回復キーは大切に保管が必要です。secure bootを設定するとディスクは暗号化されてしまいます。障害復旧に回復キーは必須です。６月の証明書期限切れで問題が発生して、思わぬ事態にならぬように早めにチェックすること、回復キーを保管することを推奨します。 1.概要 始まりは、参考資料の「6月からパソコンが動かなくなる？」です。miniPCのsecure boot設定をmsinfo32で確認すると「無効」でした。そこで、BIOSの設定でsecure bootをenableに設定して、msinfo32は「有効」になりました。これが暗号化設定と認識不足でした。Windows Updateを実行して証明書の更新を実行すると、Windows Updateのボタンが赤色に変わりました。ここからトラブルです。理解不足で複数のミスが重なり、データを消失。復旧も時間を必要としました。その内容を記述します。 2.詳細 (1) トラブルの始まり ネット記事で、secure boot設定が必要で、６月にPCが動かなくなると思って、BIOS設定を変更したことが始まりです。この変更は、BIOSでSecurityのsecure bootをdisableからenableに変更だけです。Windows11を起動してmsinfo32で有効をチェックして完了。追加としてWindows Updateで証明書の導入をしてからハマりました。 障害の状況は、Windows11自体は普通に使えるのですが、Windows Updateのボタンが赤色。文字も赤字に変わりました。今後、発生するupdate適用ができなくなると認識しました。 (2) GoogleAI(Gemini)に...
続きを読む

Windows95/98のPCゲームをUbuntu/LinuxMintの最新PCで楽しむ方法 ( KVM / Wine / dosbox-x / midi )

1.概要 Ubuntults 24.04のリポジトリを利用するLinuxMint 22.3で、32bitのアプリケーションを楽しむことができるのか整理をしました。今回、仮想環境のKVMでの試験を実施して、KVM,Wine,Dosbox-xの３種類を実施した範囲で、遜色なく利用できるのはDosbox-xだけでした。KVMやWineではサウンド処理関連の互換性がなくなったような気がします。この内容に関して記述します。 注意事項 Windowsの利用にあたっては、Microsoftが定める使用許諾契約（EULA）を遵守する必要があります。ライセンス違反（不正なプロダクトキーの利用、規約外の商用利用など）は違法行為となるため、必ず正規のライセンスを取得・確認した上で操作を行ってください。 2.詳細 (1)KVM環境 KVM環境はRegacyBIOS互換のCSMで試しました。KVM上でWindows98SEは起動します。デバイスマネージャを参照した範囲ではエラーはありませんが、サウンドが想定通りに再生されない点、ディスプレイ表示設定が思うようにならない点がありました。どちらもドライバの問題と思います。構築した環境はUbuntu 22.04まで試験をしていた環境です。仮想ソフト（KVM, VMware, Virtualboxなど）は新しい環境への対応を進める中で古い環境の互換性は保たれなくなっていると感じています。 (a) KVMにWindows98seを導入 Windows98の仮想マシンを作成（サポート期間が切れたOSを選択） Memory=128MB、CPU=1、Disk=0.5GBを選択 インストールの前に設定をカスタマイズするを選択 ブートオプション：IDE CD-ROMにチェック CD-ROM bootのため、IDE ディスクとIDE CR-ROMの順番を入替える サウンド ich6：sb16を上書設定 ビデオ QXL：cirrusを上書設定 CD-ROM boot後、CD-ROMサポート付きmsdosを利用して、fdiskでCドライブを作成 再度、上記構成で再起動をして、d:\win98にてformat c:を実行してfat16で初期化 d:\win98のsetupを実行して導入 (2)Wine環境 Wine 11.8で試験をしました。 ディスプレイ表示は普通に使...
続きを読む

LinuxMint/ubuntuにWine 11導入を試しました ( LinuxMint 21.3 / 22.3 ubuntu 22.04 / 26.04 Wine 11.0 / 11.6 / 11.8 / 11.13 )

1.概要 Wine 11.0がリリースされました。メジャーアップデートで「Wine 11.0 6300以上の変更と600件以上の不具合修正を反映」と記載されています。早速、試してみることにしました。少し前にWinBoatを導入したことと比較すると、とても簡単でミスをすることはありません。しかし、Windowsのアプリを動かす意味を考え直すことになりました。 ubuntu desktop 26.04をKVM環境で評価しているので、Wine 11.13(最新版)導入を試しました。手順はWikiに記載されている手順で問題なく実施できます。詳細手順は、4.追加に記載します。 2.詳細 環境は、intel i3, Memory 16GBのPCにLinuxMint-21.3を新規導入しました。 Wine 11.0の導入手順を見つけるのに少し手間取りましたが、Wiki/Debian-Ubuntuに詳しく記載されています。 その手順に沿って作業を実施しました。 $ cat /etc/os-release $ sudo mkdir -pm755 /etc/apt/keyrings $ wget -O - https://dl.winehq.org/wine-builds/winehq.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/winehq-archive.key - $ sudo dpkg --add-architecture i386 $ sudo wget -NP /etc/apt/sources.list.d/ https://dl.winehq.org/wine-builds/ubuntu/dists/jammy/winehq-jammy.sources $ sudo apt update $ sudo apt install --install-recommends winehq-stable $ wine --version $ sudo apt install winetricks $ winetricks cjkfonts $ winetricks --version 上記手順でWine 11.0の導入が終わります。３分間程度なので負担はありません。日本語環境も導入しました。 何をしようかと考えて、動かしたいWindo...
続きを読む