KataGo 是新的开源围棋AI，支持所有贴目、所有路数的矩形棋盘（甚至包括长方形），棋风不退让，支持中国规则和日本规则（数目规则）。下一个版本，KataGo 还将支持日本规则中的特例、中国古棋规则（还棋头）、非矩形的不规则棋盘 和 Button Go！

Katago围棋交流群号： 1群：984720761(人满)2群：947239475 (人满) 3群：1001480379 (人满) 4群：903439258 (人满) 5群：714053181 (人满) 6群：1014841388 (人满)

7群：734308657 8群：686020521            Katago 围棋社9群：316144987            Katago 围棋院10群：671727190            Katago 围棋阁11群：870428983            Katago 围棋苑12群：954536207            Katago 围棋堂

群文件有最新的整合包。不需要安装，解压缩后直接打开就可以使用。更多：开源围棋…

相关下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1YK82tXLJNSSlZIZb5OzXEw 提取码: eiqd

GitHubhttps://github.com/lightvector/KataGo/releases不同大小的权重水平不同

最新权重地址：https://katagotraining.org/networks/

论文https://arxiv.org/abs/1902.10565

解死活题模块：https://github.com/kinfkong/KataGo

各种权重下载：6b,10b,15b,20b,30b,40b,40b-largehttps://d3dndmfyhecmj0.cloudfront.net/g170/neuralnets/index.html

katago简介：katago是一款以AlphaGoZero为基础进行开发的围棋AI，由DavidJWu开发，在面向开源及私有软件项目的托管平台GitHub中的ID为lightvector。 　　katago特点： 　　1，能准确判断征子相关的变化。 　　2，对杀方面更强。 　　3，非常擅长让子棋。

目前 KataGo 需要 nVIDIA 显卡，并安装最新显卡驱动才能运行。建议直接下载：群文件/Lizzie整合包/0629.rar（920MB）。解压後运行 Lizzie.exe 或 .jar文件，选择「引擎：KataGo」。若需要修改KataGo参数，则下载：群文件/Lizzie整合包/多卡替换配置文件.rar，选择适合自己显卡的版本，复制到本地的 Lizzie/KataGo/configs 文件夹内，替换原本的 gtp_example.cfg，然後用记事本打开该文件，找到 numSearthThreads ＝ 那行，把＝後面的数字改为「16」。当且仅当是20系显卡或V100计算卡时，把「#cudaUseFP16＝true」和「#cudaUseNHWC＝true」这两行最前面的「#」删除。

棋力相当于LZ130，ELO 3700左右，超人级。在神经网络中，加入 地、势、局部、全局 等概念，很像人类学棋，效率比LZ提高5倍，30个GPU，训练一周，即达到ELO 3700分。

作者 David Wu，是业余围棋棋手，在Jane Street公司工作，任研究员，从事人工智能研究。Jane Street，是一家不为大众所知的，很NB的金融交易公司，入门门槛极高，极难进入。姓Wu，可能是一位华人。

地、势，是借鉴国立交大的CGI围棋，吴迪融、吴毅成的研究成果，神经网络能预测输赢几目，可应用于动态贴目。

KataGo 训练效率是 ELF v2 的50-100倍，只用了27块V100训练了19天，棋力就已经超过 Leela-ELFv2。KataGo 的作者 David J. Wu（GitHub: lightvector）公开发表了高水平论文，公开了 KataGo 的原创技术。

学习的起因是在收尾Leelazero的时候，看到一篇评论，说当今开源的一款围棋AI KataGo甚是厉害，大有赶超leelazero之势。

自阿法狗后，围棋AI层出不穷，但基本都是站在狗身上不见头而已。引起兴趣的是这款AI的贴目、让子设定更为灵活，而且后续版本将支持中国古谱中的还棋头，这样可以对古谱提供支持分析。更关键的是只支持N卡的gpu计算，这样就必须安装CUDA和CUDNN，而这正好是最近需要学习和测试的。

于是开始安装。但上来就挨了当头一棒，老笔记本显卡太旧，CUDA和CUDNN居然直接拒绝安装。马上换上宏碁笔记本，开始了漫长的安装调试。

根据以往的经验，网上的教程不可靠。果然，网上写的容易，安装起来诸多意外。一个一个解决，顺带倒是学习了不少相关知识。

安装完CUDA和CUDNN，KataGo编译倒是简单了，没有费多大功夫。使用sabaki可以调用引擎进行对弈，甚至可以让KataGo和leelazero进行对弈。但网上最流行的lizzie却无法调用。但好在主要问题已经解决，足矣，立马倒头就睡。

今天早晨起来，又把剩余的问题解决。在lizzie的配置文件中的engine-command后面加engine-command-list，将各种引擎伸至权重写入数组，这样就可以通过ctl+数字进行引擎切换。

虽然费时费脑，算是完美的解决吧。

【lizzie配置katago】

1 安装java环境

2 下载lizzie https://github.com/featurecat/lizzie/releases

或者下载lizzieyzy增强版本

3 下载katago 和权重 https://github.com/lightvector/KataGo/releases

mac 用户可以自行编译 或者 使用brew 安装

4 修改 config.txt 里 engine-command

mac 用户大概如下

双击 lizzie即可运行。 初次运行需要等待较长时间

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