board_aug = [] color_aug = [] last_move_aug = [] pi_aug = [] z_aug = [] for i in range(len(board_list)): new_board, new_color, new_last_move, new_pi, new_z = \ data_augmentation(board_list[i], color_list[i], last_move_list[i], pi_list[i], z_list[i]) board_aug.extend(new_board) color_aug.extend(new_color) last_move_aug.extend(new_last_move) pi_aug.extend(new_pi) z_aug.extend(new_z) board_list.extend(board_aug) color_list.extend(color_aug) last_move_list.extend(last_move_aug) pi_list.extend(pi_aug) z_list.extend(z_aug)

这段代码的作用是对给定的五个列表进行数据增强，然后将增强后的数据添加到原始列表中。具体来说，它对每个棋盘、棋子颜色、上一步落子位置、策略和胜负结果进行数据增强，得到一批新的增强数据，并将它们添加到原始列表中。

其中，数据增强是指通过一系列变换（如旋转、翻转、平移等）生成新的数据，以增加数据的多样性和数量，提高模型的鲁棒性和泛化能力。在这个代码中，具体的数据增强方式可能需要查看 `data_augmentation()` 函数的具体实现来确定。

相关问题

# Augment the training data pool through plane transformation def data_augmentation(board, color, last_move, pi, z): new_board = [] new_color = [color] * 7 new_last_move = [] new_pi = [] new_z = [z] * 7 for type in range(1, 8): board_t = board_transform(board, type, flag=1) last_move_t = coordinate_transform(last_move, type, board.shape[0], flag=1) pi_t = input_encode(pi, type, board.shape[0]) new_board.append(board_t) new_last_move.append(last_move_t) new_pi.append(pi_t) return new_board, new_color, new_last_move, new_pi, new_z

这段代码实现了一个数据增强的函数，通过平面变换来增加棋盘的训练数据。它接受一个棋盘、当前玩家的颜色、上一步棋的位置、策略概率和胜负结果作为输入，并返回增强后的数据。具体来说，它将输入的棋盘通过七种不同的平面变换得到七个新的棋盘，分别对应不同的变换方式。同时，它也将上一步棋的位置和策略概率按照相同的变换方式进行变换，并将所有变换后的棋盘、上一步棋的位置、策略概率和胜负结果都存储在新的列表中返回。这样做可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。