中国科学院大学_variable_人工智能发展简史_中国AI数据

2019-11-25

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t = feed_dict)print(预测) 结果为以下输出: [6] 为了评估我们的模型,我们计划与我们训练有素的模型对决。为此,我们必须创建一个函数来检查获胜。这样,我们的程序将知道何时停止要求更多动作: def检查(板): 获胜= [[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[0,3,6],[1,4,7],[2,5,8] ,[0,4,8],[2,4,6] 对于范围内的我(len(wins)): 如果board [wins [i] [0]] == board [wins [i] [1]] == board [wins [i] [2]] == 1 。: 返回(1) elif board [wins [i] [0]] == board [wins [i] [1]] == board [wins [i] [2]] ==-1 。: 返回(1)返回(0) 现在我们可以遍历并使用我们的模型玩游戏。我们从空白板开始(全零)开始,然后要求用户输入游戏地点的索引(0-8),然后将其输入模型以进行预测。对于模型的移动,我们采用最大的可用预测,它也是一个开放空间。最后显示了

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