cuDNN版を廃止

make_hcp_by_self_playを削除

DeepLearningShogi.sln

@@ -13,8 +13,6 @@ Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "cppshogi", "cppshogi\cppsho
 EndProject
 Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "test", "test\test.vcxproj", "{A246A881-CCDA-4FC5-B8EA-DEFD779B2724}"
 EndProject
-Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "make_hcp_by_self_play", "make_hcp_by_self_play\make_hcp_by_self_play.vcxproj", "{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}"
-EndProject
 Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "make_hcpe_by_self_play", "make_hcpe_by_self_play\make_hcpe_by_self_play.vcxproj", "{8C4DECB0-1BD4-4485-9E2D-19993F5D7C5D}"
 EndProject
 Project("{8BC9CEB8-8B4A-11D0-8D11-00A0C91BC942}") = "usi_onnxruntime", "usi_onnxruntime\usi_onnxruntime.vcxproj", "{A14AB8E7-348F-45B0-BBA3-BA1721FFE242}"
@@ -62,14 +60,6 @@ Global
 		{A246A881-CCDA-4FC5-B8EA-DEFD779B2724}.MakeBook|x64.ActiveCfg = MakeBook|x64
 		{A246A881-CCDA-4FC5-B8EA-DEFD779B2724}.Release_NoOpt|x64.ActiveCfg = Release_NoOpt|x64
 		{A246A881-CCDA-4FC5-B8EA-DEFD779B2724}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Debug|x64.ActiveCfg = Debug|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Debug|x64.Build.0 = Debug|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.MakeBook_NoOpt|x64.ActiveCfg = MakeBook_NoOpt|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.MakeBook|x64.ActiveCfg = MakeBook|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Release_NoOpt|x64.ActiveCfg = Release_NoOpt|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Release_NoOpt|x64.Build.0 = Release_NoOpt|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Release|x64.ActiveCfg = Release|x64
-		{CC7D9CC6-5D53-4E73-87E9-A20C24523A0F}.Release|x64.Build.0 = Release|x64
 		{8C4DECB0-1BD4-4485-9E2D-19993F5D7C5D}.Debug|x64.ActiveCfg = Debug|x64
 		{8C4DECB0-1BD4-4485-9E2D-19993F5D7C5D}.Debug|x64.Build.0 = Debug|x64
 		{8C4DECB0-1BD4-4485-9E2D-19993F5D7C5D}.MakeBook_NoOpt|x64.ActiveCfg = MakeBook_NoOpt|x64

README.md

@@ -2,26 +2,24 @@
 
 将棋でディープラーニングを実験するためのプロジェクトです。
 
-基本的にAlphaGoの手法を参考に実装していく予定です。
+基本的にAlphaGo/AlphaZeroの手法を参考に実装していく方針です。
 
 検討経緯、実験結果などは、随時こちらのブログに掲載していきます。
 
 http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/
 
-## 使用ライブラリ
-* [Apery](https://github.com/HiraokaTakuya/apery)
-
-※モンテカルロ木探索の実装は囲碁プログラムの[Ray+Rn](https://github.com/zakki/Ray)の実装を参考にしています。
+## ダウンロード
+[Releases](https://github.com/TadaoYamaoka/DeepLearningShogi/releases)からダウンロードできます。
 
 ## ソース構成
 |フォルダ|説明|
 |:---|:---|
 |cppshogi|Aperyを流用した将棋ライブラリ（盤面管理、指し手生成）、入力特徴量作成|
 |dlshogi|ニューラルネットワークの学習（Python）|
-|make_hcp_by_self_play|Policyネットワークによる自己対局|
 |make_hcpe_by_self_play|MCTSによる自己対局|
 |test|テストコード|
 |usi|対局用USIエンジン|
+|usi_onnxruntime|OnnxRuntime版ビルド用プロジェクト|
 |utils|ツール類|
 
 ## ビルド環境
@@ -43,9 +41,15 @@ http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/
 上記USIエンジンのビルド環境に加えて以下が必要
 * [Pytorch](https://pytorch.org/) 1.6以上
 * Python 3.7以上 ([Anaconda](https://www.continuum.io/downloads))
-* [Boost](http://www.boost.org/) 1.69.0
+* [Boost](http://www.boost.org/) 1.67.0以上
 * CUDA (PyTorchに対応したバージョン)
 * cuDNN (CUDAに対応したバージョン)
 
+## 謝辞
+* 将棋の局面管理、合法手生成に、[Apery](https://github.com/HiraokaTakuya/apery)のソースコードを使用しています。
+* モンテカルロ木探索の実装は囲碁プログラムの[Ray+Rn](https://github.com/zakki/Ray)の実装を参考にしています。
+* 探索部の一部にLeela Chess Zeroのソースコードを流用しています。
+* 王手生成などに、[やねうら王](https://github.com/yaneurao/YaneuraOu)のソースコードを流用しています。
+
 ## ライセンス
-ライセンスはGPLライセンスとします。
+ライセンスはGPL3ライセンスとします。

cppshogi/cppshogi.cpp

@@ -42,19 +42,19 @@ inline void make_input_features(const Position& position, features1_t* features1
 			for (PieceType pt = Pawn; pt < PieceTypeNum; ++pt) {
 				// 駒の配置
 				if (bb[pt].isSet(sq)) {
-					(*features1)[c2][pt - 1][sq2] = _one;
+					(*features1)[c2][pt - 1][sq2] = 1;
 				}
 
 				// 駒の利き
 				if (attacks[c][pt].isSet(sq)) {
-					(*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + pt - 1][sq2] = _one;
+					(*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + pt - 1][sq2] = 1;
 				}
 			}
 
 			// 利き数
 			const int num = std::min(MAX_ATTACK_NUM, position.attackersTo(c, sq, occupied_bb).popCount());
 			for (int k = 0; k < num; k++) {
-				(*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k][sq2] = _one;
+				(*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k][sq2] = 1;
 			}
 		}
 
@@ -66,14 +66,14 @@ inline void make_input_features(const Position& position, features1_t* features1
 			if (num >= MAX_PIECES_IN_HAND[hp]) {
 				num = MAX_PIECES_IN_HAND[hp];
 			}
-			std::fill_n((*features2_hand)[c2][p], (int)SquareNum * num, _one);
+			std::fill_n((*features2_hand)[c2][p], (int)SquareNum * num, 1);
 			p += MAX_PIECES_IN_HAND[hp];
 		}
 	}
 
 	// is check
 	if (position.inCheck()) {
-		std::fill_n((*features2)[MAX_FEATURES2_HAND_NUM], SquareNum, _one);
+		std::fill_n((*features2)[MAX_FEATURES2_HAND_NUM], SquareNum, 1);
 	}
 }
 

cppshogi/cppshogi.h

@@ -4,10 +4,11 @@
 #include "position.hpp"
 #include "search.hpp"
 #include "generateMoves.hpp"
-#include "../usi/cudnn_dtype.h"
 
 #define LEN(array) (sizeof(array) / sizeof(array[0]))
 
+typedef float DType;
+
 constexpr int MAX_HPAWN_NUM = 8; // 歩の持ち駒の上限
 constexpr int MAX_HLANCE_NUM = 4;
 constexpr int MAX_HKNIGHT_NUM = 4;