def train(self, board_list, color_list, last_move_list, pi_list, z_list): size = len(color_list) for i in range(size): if sum(sum(board_list[i])) == 0 and color_list[i] == WHITE: print('error: network.train') print(board_list[i]) print(color_list[i]) if sum(sum(board_list[i])) == 1 and color_list[i] == BLACK: print('error: network.train') print(board_list[i]) print(color_list[i])
时间: 2023-06-18 18:04:45 浏览: 47
这段代码看起来是一个神经网络的训练函数,输入参数包括一个棋盘列表、一个颜色列表、一个最后一步落子列表、一个策略列表和一个胜负列表。这个函数的作用是对神经网络进行训练。在训练过程中,函数会检查棋盘列表和颜色列表是否合法,如果不合法就会输出错误信息。其中,如果某个棋盘状态全为0却轮到了白方落子,或者某个棋盘状态只有一个子却轮到了黑方落子,就会被认为是不合法的。
相关问题
解释一下 def train_label_load(self,label_list,choice): if choice=='init': self.train_label=label_list elif choice=='append': if ~len(self.train_label): self.train_label=label_list else: self.train_label=self.train_label+label_list
这个函数是用来加载训练数据的标签集合。参数label_list是一个包含标签的列表,而choice参数则用来指定是初始化标签还是将新的标签添加到已有的标签集合中。如果choice的值是'init',则直接使用label_list初始化标签集合;如果choice的值是'append',则将label_list添加到已有标签集合的后面。
def __init__(self): self.score_list = [] self.a = {}
这是一个Python类的初始化方法,它创建了两个实例变量:
1. `score_list`:这是一个空列表,可以用于存储分数或其他数值。
2. `a`:这是一个空字典,可以用于存储键值对。
在类的实例化过程中,这个方法会被自动调用,以便初始化这些实例变量。