ndacremont/go-ai
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Nemo D'ACREMONT 2025-05-16 11:38:38 +02:00
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commit e4c2aa2864
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GPG Key ID: 85F245EC3BB1E022
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go_ia/README.md
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@ -11,7 +11,7 @@ python -m venv venv
## Télécharger les dépendances ## Télécharger les dépendances
``` ```sh
pip -p ./requirements.txt pip -p ./requirements.txt
``` ```
@ -21,14 +21,14 @@ Le script télécharge par défaut les données puis les transforme de la façon
suivante : suivante :
* Duplique les données en faisant des rotations de 90° * Duplique les données en faisant des rotations de 90°
* Échange les couleurs des plateaux, en échangeant aussi les score * Échange les couleurs des plateaux, en échangeant aussi les scores
* Duplique les données en prenant le symmétrique des plateaux * Duplique les données en prenant le symétrique des plateaux
Il les stocke ensuite les dataset sous le nom `trainset.pt` et `testset.pt` Il les stocke ensuite les dataset sous le nom `trainset.pt` et `testset.pt`
dans le dossier `output_dir` (`./current` par défaut). Il peut être spécifié dans le dossier `output_dir` (`./current` par défaut). Il peut être spécifié
avec l'option `-O` comme suivant : avec l'option `-O` comme suivant :
``` ```sh
mkdir -p /tmp/mydata mkdir -p /tmp/mydata
python ./main -O /tmp/mydata python ./main -O /tmp/mydata
``` ```
@ -36,12 +36,12 @@ python ./main -O /tmp/mydata
## Entraînement ## Entraînement
Pour entraîner de zéro, il suffit de lancer le script sans spécifier de modèle Pour entraîner de zéro, il suffit de lancer le script sans spécifier de modèle
avec le flag `-m`. avec l'argument `-m`.
Il est possible de reprendre un entraînement en utilisant l'argument `-m`, Il est possible de reprendre un entraînement en utilisant l'argument `-m`,
comme suivant : comme suivant :
``` ```sh
python ./main -m ./model.pt python ./main -m ./model.pt
``` ```
@ -52,6 +52,6 @@ utiliser l'argument `-R` avec le chemin du dossier `json.gz` à utiliser.
Voici un exemple : Voici un exemple :
``` ```sh
python main.py -R positions-to-evaluate-8x8-2025-sample.json.gz -m model.pt python main.py -R positions-to-evaluate-8x8-2025-sample.json.gz -m model.pt
``` ```