Minigo : Google Edge TPUでAlphaGo Zeroを

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

Minigo : ミニ碁？

引用
　　This project teaches you how to build an AlphaGo Zero implementation called Minigo, and run it on the Edge TPU

だって。。。

github

このプロジェクト、AlphaGo ZeroをEdge TPUで動かしたよ。。。という観点ではなく、

TensorFlow => Edge TPU のフローのための事例と思って、ドキュメントとソースコードを深く読みこめば、
すごーく役に立つと思うんだけど、どうかな？

学習では、TPU使って、そんでもって、量子化もしているしね。。。

python3 train.py \
  --trunk_layers=19 \
  --conv_width=128 \
  --fc_width=128 \
  --use_tpu=true \
  --tpu_name=${TPU_NAME} \
  --steps_to_train=1040384 \
  --work_dir=gs://${GCS_BUCKET}/minigo/train/ \
  --iterations_per_loop=256 \
  --train_batch_size=64 \
  --summary_steps=256 \
  --lr_boundaries=350000 \
  --lr_boundaries=700000 \
  --lr_rates=0.02 \
  --lr_rates=0.002 \
  --lr_rates=0.0002 \
  --value_cost_weight=1 \
  --quantize=true \
  --quant_delay=850000 \
  $(gsutil ls gs://minigo-pub/v17-19x19/data/golden_chunks/train_*.tfrecord.zz)

--quantize と --quant_delay については、ここいらへんに説明あるよ。