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
Ubuntu 17 + Python 3.5
檔案 | 簡介 |
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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 |
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}/