使用 Pytorch 预测棋盘位置答案

【问题标题】：Predicting a Chess Board Position using Pytorch使用 Pytorch 预测棋盘位置
【发布时间】：2021-03-21 15:32:41
【问题描述】：

我想使用 pytorch/keras 预测当前的棋盘。（我们暂时不用担心输入。）

我会怎么做呢？棋盘有 8x8 个位置 (64)，每个位置可以是黑色或白色棋子 (12) 或根本没有棋子 (1)。我计划将此表示用于棋盘（欢迎其他建议！）： https://en.wikipedia.org/wiki/Board_representation_(computer_chess)#Square_list
例如：

 2 3 4 5 6 4 3 2
 1 1 1 1 1 1 1 1
 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0
-1-1-1-1-1-1-1-1
-2-3-4-5-6-4-3-2`

据我所知，无法预测这样的事情。因为我的最后一层必须预测的类数是 448 (64x7)，我不觉得神经网络可以做到这一点。此外，还有一个问题是 softmax 不起作用（imo）。损失函数也可能成为问题。

有人知道如何做到这一点吗？或者可以为我指明正确的方向，因为多类分类并不是这项任务的正确术语。我正在考虑创建 6 个网络，为每个部分创建一个分类。所以一个看起来像这样的 8x8 数组（对于车来说）：

但是问题还是很相似的。我认为创建 64 个神经网络，每个神经网络处理一个位置会稍微简化问题。但这将是一种痛苦的训练。期待听到您的建议！

【问题讨论】：

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你可以去SE Sites寻找合适的组。你似乎需要一个关于信息论和系统设计的开放式讨论；这些与 Stack Overflow 无关。
您还必须先定义问题，然后其他人才能与您进行富有成效的讨论。 “预测当前棋盘” [原文如此] 没有指定任何有用的内容（暂时忽略双冠词）。

【解决方案1】：

对于任何想知道如何做到这一点的人。我想我明白了：

您在 8x8x13 数组的第三维上构建一个 Softmax，并获得一个包含所有国际象棋图形的 8x8 矩阵。感谢@Prune。以后我会调整我的问题。

【讨论】：