使用 pytorch 创建井字游戏模型的最佳方法

Question

我想创建一个模型，可以根据玩家的动作预测 9x9 井字游戏获胜者。 这是我的数据集中的一个示例：

..................................x.............................................. 14 L
..............o...................x.................x............................ 67 L
..............o...............x...x.................x..............o............. 2 L

有 81 个字段可以是 X 或 o。左边的数字是对手的下一步（对手总是0）。而字母代表游戏的结果。我决定用0 替换所有"."，用1 替换x，用2 替换o。L 或W 用一种热编码。我用未来的步骤压缩我的位置并将其输入到模型中。这就是我遇到麻烦的地方。我的 train_x 维度是 (249561, 80, 1)。我的样本火车是

tensor([0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2,
        0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 1,
        1, 0, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 2,
        0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 0], [67])

我试过了

self.fc = nn.Sequential(
        nn.Linear(80, 4096),
        nn.ReLU(),
        nn.Dropout(p=0.5),
        nn.Linear(4096, 2048),
        nn.ReLU(),
        nn.Dropout(p=0.5),
        nn.Linear(2048, 1),
    ) 

def forward(self, x):
    logit = self.fc(x)
    return logit

当我进行训练循环时，我收到一个错误RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Long for argument #2 'mat1' in call to _th_addmm 我有两个问题。我的数据处理是否正确？我应该使用什么模型？

Answer 1

要解决非常具有描述性的 RuntimeError，您必须简单地将张量从 Long 转换为 Float：

input_sample = input_sample.float()

或者，在构建示例时，将替换从 [0, 1, 2] (Long) 更改为 [0., 1., 2.] (Float)。