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# TP IA GO -- Nemo D'ACREMONT, Martin EYBEN
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## Obtenir de l'aide
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Une page d'aide est disponible en utilisant le flag `-h` ou `--help`.
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## Activation de la venv
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Exécutez :
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```sh
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python -m venv venv
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. ./venv/bin/activate
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```
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## Télécharger les dépendances
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```sh
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pip -p ./requirements.txt
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```
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## Chargement des données
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Le script télécharge par défaut les données puis les transforme de la façon
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suivante :
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- Duplique les données en faisant des rotations de 90°
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- Échange les couleurs des plateaux, en échangeant aussi les scores
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- Duplique les données en prenant le symétrique des plateaux
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Il les stocke ensuite les datasets sous le nom `trainset.pt` et `testset.pt`
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dans le dossier `output_dir` (`./current` par défaut). Il peut être spécifié
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avec l'option `-O` comme suivant :
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```sh
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mkdir -p /tmp/mydata
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python ./main -O /tmp/mydata
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```
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Le script sauvegarde ces ensembles pour éviter de devoir les recréer à chaque
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fois, il suffit d'utiliser les arguments comme suivant pour les charger au
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lancement :
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```sh
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python ./main -t ./trainset.pt
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```
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```sh
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python ./main -T ./testset.pt
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```
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Il est évidemment possible de combiner les deux :
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```sh
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python ./main -t ./trainset.pt -T ./testset.pt
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```
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## Entraînement
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Pour entraîner de zéro, il suffit de lancer le script sans spécifier de modèle
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avec l'argument `-m`.
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Il est possible de reprendre un entraînement en utilisant l'argument `-m`,
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comme suivant :
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```sh
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python ./main -m ./model.pt
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```
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## Création des résultats
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Afin d'utiliser le modèle pour générer le fichier `results.txt`, il faut
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utiliser l'argument `-R` avec le chemin du dossier `json.gz` à utiliser.
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Voici un exemple :
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```sh
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python main.py -R positions-to-evaluate-8x8-2025-sample.json.gz -m model.pt
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```
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