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nvidia-smiをテキストのグラフにするツール

 投稿者:山下  投稿日:2019年 2月12日(火)01時35分13秒
編集済
  nvidia-smiの出力をテキストのグラフ化してくれるツールがちょっと探して見つからなかったので作ってみました。
http://www.yss-aya.com/smig.rb
ruby smig.rb で動きます。
下のような感じで、右上は1分、5分、15分のGPU使用率の平均です。
数字の1から9で更新される秒数の変更とGPU温度も表示されるようにしてみました。
終了するときはCtrl+CかQです(16日追記)。

なお、1秒おきに連続表示させるなら下がおすすめです。
watch -n1 "nvidia-smi"

01:17:05    load average: 0.93, 1.64, 1.77    GPU: 36.5, 41.2, 29.2
                                                                      100
    ***           * *        * *            ****         ****          95
                     *                                                 90
  **   *         * *  *       * **                                     85
                                                                       80
                                                                       75
                                                                       70
                                                                       65
                                                                       60
                                                                       55
        * ** ** *       ** **                                          50
*                                                                      45
                                                                       40
                                                                       35
                                  *                                    30
                                                                       25
                                                                       20
                                                             *         15
                                                                       10
                                                                        5
  *      *  *  *       *  *        *********    *********     ********  0
 
 

Re: LeelaZeroについて

 投稿者:山下  投稿日:2019年 2月12日(火)01時32分0秒
  GCPによるとELFv1には100Eloほど強いらしいので
もう少し対戦数を増やせば勝率6割ぐらいに落ちつくかもしれません。
(どういった対戦条件で+100なのかは不明ですが)
https://github.com/leela-zero/leela-zero/issues/2157#issuecomment-456516287
 

LeelaZeroについて

 投稿者:slow learnerメール  投稿日:2019年 2月10日(日)19時17分18秒
  最新のLeelaZero playout 4000 とELFv1 playout 10000でほぼ同じ時間の考慮時間になりますが、
私が両者を20局対戦させた結果、
LeelaZeroの16勝4敗でほぼ圧倒的に8割の勝率なんですがねえ、何か私のやり方が 間違ってるんでしょうか?逆転したのは、ここ1ヶ月です。
2019-02-02 14:45版のlielaZero ものすごく強くなっていると思います
 

LeelaZeroはPolicyが強くValueは弱い

 投稿者:山下  投稿日:2019年 2月 2日(土)05時10分56秒
編集済
  Leela Zeroの195回目の更新版とELFのv1をplayout回数を800回に固定すると
ほぼ同じ強さになります。
しかし、1 playoutだと(=Policyの最善を選ぶ)、ELFより200点ほど強いです。

つまりLZはPolicyがより強く、Valueは正確でないことになります。
これは半年ぐらいより乱数性が高い学習をしてきたせいかと思われます。
ただ1000点も弱い棋譜なのにValueがそこそこ学習できているのは意外ですが。

なお、Policyは実際に打った棋譜の手でなく探索時の着手確率から学習させてるので
影響はないと思われます。

                       Rate    差
LZ_d13c_ELFv1_p800     3531  +632
LZ_d13c_ELFv1_p1       2899

LZ_195_8b28_p800       3580  +485  Valueありで探索してもELFv1より伸びが小さい
LZ_195_8b28_p1         3095


LZ_195_8b28_p800       3580  +128   playoutが倍で128点差
LZ_195_8b28_v1601      3540   +88
LZ_195_8b28_p400       3452  基準
LZ_195_n_m30_p400      3264  -188   学習用自己対戦は200点ほど弱い
LZ_195_8b28_p1         3095  -357
LZ_195_n_m999_p400     2134 -1318   より乱数性を上げたLZの自己対戦は1300点弱い

(CGOSのBayesEloでの比較)
この結果はほとんど自己対戦、もしくは探索部が同じでネットワークが違うだけ、なので
実際の差はこれより小さくなると思われます。
 

CSA選手権の申し込み締め切りは1月31日まで

 投稿者:山下  投稿日:2019年 1月29日(火)20時39分38秒
  今年の選手権の締め切りは1月31日までとなっています。
今年の選手権はドワンゴから賞金総額200万円が提供されます。
選手権に賞金がつくのは20年ぶりとのことです。
http://www2.computer-shogi.org/
 

Star Craft2でもDeepMindがプロに勝利

 投稿者:山下  投稿日:2019年 1月25日(金)17時56分51秒
  去年の段階では部分的なモデルで動いていた、と聞いてたのですが
あっさり勝ってしまうのですね。

DeepMindの「AlphaStar」、「スタークラフト2」のプロトップゲーマーに圧勝
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1901/25/news074.html
AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II
https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii/
1/3 Really proud to share #AlphaStar with the world - a milestone for game-playing AI, and the first system to beat a top pro at #StarCraft2.
https://twitter.com/demishassabis/status/1088537079510908930
 

宮本定跡2019導入による変化

 投稿者:宮本憲一メール  投稿日:2019年 1月15日(火)11時06分6秒
  宮本定跡2019を公開してからしばらくたちましたが、連絡をくださった方はいません。
私の周囲では『柿木将棋Ⅸ』の最高レベルより強い人がいなくなってしまったので、
宮本定跡、特に「一般型」を導入することによる変化をぜひお教えください。

http://jyouseki.g1.xrea.com/

 

最強AI「アルファゼロ」登場で将棋は終わるのか

 投稿者:山下  投稿日:2019年 1月13日(日)20時26分21秒
  滝沢先生の記事が読売新聞に掲載されています。

最強AI「アルファゼロ」登場で将棋は終わるのか
https://www.yomiuri.co.jp/fukayomi/ichiran/20190111-OYT8T50014.html
 

Re: Leela Zeroの学習用棋譜

 投稿者:山下  投稿日:2019年 1月11日(金)20時29分24秒
  昨日から -m 30 に戻ったようですね。 -v 1601 はそのままのようです。

randomcnt 999->30; visits 1601 -> playouts 800
https://github.com/gcp/leela-zero-server/pull/216
 

宮本定跡2019の公開

 投稿者:宮本憲一メール  投稿日:2019年 1月 5日(土)22時17分36秒
  1998年から、柿木将棋を使って定跡ファイルを作り始めて、登録棋譜数が4万500になりました。
登録手数は93万手以上になりました。
時代遅れのことを続けているという認識はありますが、数は少なくとも利用してくださる方がいる限りは登録を続けたいと思っています。

http://jyouseki.g1.xrea.com/

 

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