Merge pull request #9 from kobanium/develop

fix #8
kobanium · Feb 26, 2023 · 0bcdf30 · 0bcdf30
2 parents f6abcfb + fbfa684
commit 0bcdf30
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Showing 3 changed files with 5 additions and 4 deletions.
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -50,7 +50,7 @@ python main.py --superko true
 
 ## 学習済みモデルファイルについて
 学習済みのモデルファイルについては[こちら](https://github.com/kobanium/TamaGo/releases)から取得してください。modelフォルダ以下にmodel.binファイルを配置するとコマンドラインオプションの指定無しで動かせます。ニューラルネットワークの構造と学習済みモデルファイルが一致しないとロードできないので、取得したモデルファイルのリリースバージョンとTamaGoのバージョンが一致しているかに注意してください。  
-Version 0.2.0時点のモデルはGNUGo Level 10に対して約80eloほど強いです。
+Version 0.2.1時点のモデルはGNUGo Level 10に対して約90eloほど強いです。
 
 # How to execute supervised learning
 教師あり学習の実行方法については[こちら](doc/ja/supervised_learning.md)をご参照ください。

diff --git a/nn/network/res_block.py b/nn/network/res_block.py
@@ -36,6 +36,6 @@ def forward(self, input_plane: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
             torch.Tensor: ブロックの出力テンソル。
         """
         hidden_1 = self.relu(self.bn1(self.conv1(input_plane)))
-        hidden_2 = self.relu(self.bn2(self.conv2(hidden_1)))
+        hidden_2 = self.bn2(self.conv2(hidden_1))
 
-        return input_plane + hidden_2
+        return self.relu(input_plane + hidden_2)
diff --git a/program.py b/program.py
@@ -9,4 +9,5 @@
 #                 着手履歴、Zobrist Hash、超劫の判定の実装。
 # Version 0.2.0 : ニューラルネットワークの教師あり学習の実装。
 #                 Policy Networkを使用した着手生成ロジックの実装。
-VERSION="0.2.0"
+# Version 0.2.1 : Residual Blockの構造を修正。学習の再実行。
+VERSION="0.2.1"