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Tensorflow solve minesweeper

TensorFlow solve minesweeper

簡介

使用 TensorFlow 訓練 model 解 minesweeper (踩地雷)

model 正確率達到 94% (E(in) = 97.69% E(out) = 94.34

開發環境

Ubuntu 17 + Python 3.5

檔案簡介

檔案	簡介
model-gamma.py	model 定義 & 訓練 model
gui.py	視覺化 model 解採地雷
minesweeper.py	minesweeper 遊戲邏輯 ＆ API
dataset.py	將 minesweeper.py 產生的遊戲內容轉換並包裝成訓練資料
packages	專案用到 python 的套件 (pip freeze > packages)
model/readymade/	預先訓練完的 model
data	預先產生的 dataset

使用方法

注意事項

以 CPU 訓練 model 訓練時間約 1 小時 50 分鐘

訓練完成後 checkpoint & model 會儲存在 ./model/model-gamma/run-{date}-{time}

由於 TensorFlow 管理檔案的方式，預先訓練的模型會沒有 GRAPH

• 使用預先訓練的 model

$> python gui.py -t ./model/readymade/model-gamma-3500.meta -m model-gamma.py

• 訓練 model

$> python model-gamma.py

• 查看訓練結果

$> python gui.py -t ./model/model-gamma/run-{date}-{time}/model-gamma-{check-point}.meta -m model-gamma.py

• 使用 TensorBoard 查看結果

$> tensorboard --logdir ./model/model-gamma/run-{date}-{time}/