ceres

By Lothar Jung Date 2022-10-16 09:17 Edited 2022-10-16 09:30 Upvotes 2

1. Neuste Ceres Version runterladen

Version 0.93 of Ceres is published on github. Abbreviated release notes:
```
Update with improvements primarily related to speed and usability for games played at medium to long time controls:
* the speed of tree rebuilding between moves is significantly improved (up to 40% for very large search trees),
thereby increasing effective nodes per second (by about 5% at long time controls)
* a new UCI option MaxTreeNodes is added to limit search trees to a specified maximum size
* additional performance optimizations improve search speed by about 2%
```

2. Netz im Networks-Ordner kopieren

(PS:

Unter Ceres ist es möglich zwei unterschiedliche Netze mit jeweiliger Gewichtung als Command Line Befehl anzugeben:

NETWORK sets the network to be used (if omitted, network specified in the options file is used). The value consists of a network type code (currently only LC0 is supported) followed colon and then a comma-separated list of one or more network IDs (which are ensembled if multiple). For example:

network=LC0:703810
network=LC0:703810@0.25,42767@0.75
the first would resolve to the Leela weights file weights_run2_703810.pb located in the configured LC0 network directory and the second would be build a weighted ensemble of two networks.

https://github.com/dje-dev/Ceres/blob/main/Commands.md)

3. json-Datei editieren

`Ceres.json` generated by Ceres:
```json
{
"DefaultNetworkSpecString": "LC0:./Networks/weights_run2_703810.pb.gz",
"DefaultDeviceSpecString": "gpu:0",
"SyzygyPath": null,

"DirLC0Networks": null,
"DirLC0Binaries": null,
"URLLC0Networks": "http://training.lczero.org/networks"
}```
I guess only need to edit `DefaultDeviceSpecString` and rest can be set using UCI options?

a) Verweis auf Nets
b) Angaben zu GPUs

4. Unter Discord über Suchfunktion „Ceres“

5. Tuniere schlechter, da kein Ponder on

6. Besser bei Testsuites, siehe Peter Martan Suite

By Lothar Jung Date 2022-10-16 18:43 Upvotes 1

Setting up Ceres

Please note that currently the installation and configuration is somewhat involved. This is expected to be simplified in the future.

Hardware/Software Requirements

Windows 10 or Linux operating system
Processor based on Intel/AMD x86 architecture with AVX support
At least one NVIDIA GPU with CUDA device supporting compute capability level 7.0 or above (e.g. 2060 or above)
Minimum 8GB of memory (recommended)
Installing Prerequisite of Microsoft .NET 5

Under Windows or Linux install the .NET 5.0 runtime or SDK from https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/5.0
Under Linux the following command may suffice: "sudo dnf install dotnet-sdk-5.0"
Building and Running from Binary Distribution Packages (on releases page)

Download and unpack the ZIP file with the Ceres release
Navigate to the directory "artifacts\release\net5.0" under the main Ceres directory
Possibly configure the Ceres.json file as desired (to customize network, GPUs, tablebases, etc.). See below.
Execute Ceres.exe.
Building and Running from Source Code (alternate approach)

Please follow these preliminary steps (as needed) for installing the Ceres development environment:

Use git to download the Ceres code from github at https://github.com/dje-dev/ceres
Download and install Microsoft Visual Studio (free Community Edition) from https://visualstudio.microsoft.com/downloads/
You can now launch Visual Studio and open the solution file Ceres.sln under the src directory. For best performance, make sure to choose "Release" from the top toolbar (not "Debug"). You can then run Ceres by "Run without debugging" command (Ctrl-F5.).
Alternately, from a command line in the src subdirectory run "dotnet build -c Release" and then navigate to and run the Ceres.exe which will be built under artifcacts subdirectories.

By Peter Martan Date 2022-10-17 12:46 Edited 2022-10-17 12:53

Lothar Jung schrieb:

Under Windows or Linux install the .NET 5.0 runtime or SDK from <a class='ura' href='https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/5.0'>https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/5.0</a>

Die Herrschaften von Ceres sollten wenigstens mit der "aktuellen" Entwicklungsversion (auch schon über ein halbes Jahr alt das Prerelease 0.97RC3) auf die aktuelle Windows Runtime- Umgebung aufrüsten.
Das bekommt man als Meldung auf der Download- Site von deinem Link (MS net 5.0)

Zitat:

This release has reached end of life, meaning it is no longer supported. We recommend moving to a supported release, such as .NET 6.0. See our support policy for more details.

Ich glaube, dass es (wieder einmal, das hatte ich früher schon mal mit Ceres) daran liegt, dass es nach dem Neuinstallieren von Windows wieder nicht zum Laufen zu bringen ist, und weder werde ich Windows NET downgraden (mit ein paar Versionen danach werden die alten Patches überschrieben, glaube ich) noch Ceres. Da warte ich lieber, bis es mal wieder ein Compile gibt, das ohne große Verrenkungen funktioniert.
Eigene Netze für Ceres gibt's sowieso auch nach wie vor keine, jetzt müsste man dann die auch immer extra für Ceres und für LC0 testen, das ist mir alles zu mühsam und zu Hardware- Zeit- aufwändig für die minimalen Unterschiede der Hardware- Nutzung, die man dann (vielleicht) mit diesem Branch gewinnt

By Rainer Neuhäusler Date 2022-10-16 23:30 Edited 2022-10-16 23:35 Upvotes 1

Hallo Meister Jung,

wieder sattsam Nachschub für eine erlesene Gemeinde, die sich mit offensichtlicher Leidenschaft der Schachprogrammierung hingegeben hat. Leicht zu erkennen auch an einem zusätzlichen Computerschach-Archiv (kommentierte Link-Sammlung, Nachschlagewerk), im Range eines Forums, das den besonderen Vorzug aufweist: Einer ist immer da!

Auch meine Wenigkeit, der Programmierkunst untertänigst zugetan, kann mich allein schon der Diktion wegen, der Faszination hoch elaborierter Techno-Texte kaum entziehen. Mein bisheriges Highlight der Jungschen Sammlung:

Zitat "Attention Umsetzung bei NN:

Dieser Artikel konzentriert sich auf das Erlernen effektiver Kanalaufmerksamkeit für tiefe CNNs mit geringer Modellkomplexität. Zu diesem Zweck schlagen wir ein effizientes Kanalaufmerksamkeitsmodul (ECA) vor, das die Kanalaufmerksamkeit durch eine schnelle 1D-Faltung erzeugt, deren Kernelgröße adaptiv durch eine nichtlineare Abbildung der Kanaldimension bestimmt werden kann....."

Der Clou bei diesem Text ist aber der, dass er sich überraschenderweise für unseren Haushalt als ausnehmend nützlich erwies:

Wir haben bei starken Regenfällen immer wieder mal Wasser im Keller, das aus der überfüllten Kanalisation durch die Abflüsse drückt und bisher leider keine zufriedenstellende Lösung dafür gefunden. In dem Moment, als ich von dem "Kanalaufmerksamkeitsmodul mit schneller 1D-Faltung" las, wusste ich instinktiv, das isses. Du brauchst irgend ein Gerät, ein Element, eine Kanalaufmerksamkeit, die oder das sich bei Druck automatisch faltet und das Kanalwasser sperrt.
Nach langem Irrsurfen hatte ich es dann tatsächlich auf dem Schirm, das Rückschlagventil, im speziellen die sog, Rückstauklappe für den Kellerabfluss! Ein Rückschlagventil ist ein Ventil, das die Strömung des durchströmenden Mediums in lediglich eine Richtung zulässt, punktum..
Fazit: wenn es jetzt in Strömen gießt, dann gibt es keine hektische Pump- und Absaughysterie mehr, sondern ein gepflegtes Tässchen Tee auf dem kuscheligen Sofa. So glaube ich, wer auch immer lange genug im Programmierarchiv sucht, der stößt bestimmt auf Verwertbares.

Nebenbei gesagt:

dem "Nachschlagewerk" an sich kann man nur Anerkennung aussprechen. Gepflegt, umfangreich, reichlich kommentiert, laufende Updates. Viel Arbeit, viel Engagement, vielleicht ein bisschen mit zu hohen Erwartungen verknüpft, und eben kein Forum sondern ein Anhang, eine Sammlung, ein Quellenverzeichnis, ein "Nachschlagewerk". Eine einfache Kommentiermöglichkeit für den Leser würde, dem Bedarf entsprechend, doch völlig genügen und müsste sich doch einrichten lassen. Dann hätte das Projekt genau den Stellenwert, der ihm zukommt. Wie ein echtes Programmierforum tickt, kennt doch eigentlich ein jeder vom CCC resp.von Talkchess!?

Gruß
Rainer

By Lothar Jung Date 2022-10-17 13:13 Edited 2022-10-17 13:48

Danke Rainer für Deinen satirischen und sehr gut formulierten Beitrag.
Deine Ableitung hinsichtlich eines Moduls für eine Warnung eines Kanalüberlaufes haben mich sehr amüsiert.

Sowas kann man sich einfangen, wenn man der automatischen Übersetzung blind vertraut.
Mein Fehler, wird hoffentlich nicht mehr vorkommen. Peinlich!!

Die deutsche Übersetzung von „to channel attention“ heißt in diesem Zusammenhang „die Aufmerksamkeit leiten auf“.

Die „beste“, aber noch immer inkorrekte Übersetzung liefert DeepL:

In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass der Mechanismus der Kanalaufmerksamkeit ein großes Potenzial für die Verbesserung der Leistung von tiefen Faltungsneuronalen Netzen (CNN) bietet. Die meisten bestehenden Methoden widmen sich jedoch der Entwicklung von anspruchsvolleren Aufmerksamkeitsmodulen, um eine bessere Leistung zu erzielen, was unweigerlich die Komplexität des Modells erhöht. Um das Paradoxon des Kompromisses zwischen Leistung und Komplexität zu überwinden, wird in dieser Arbeit ein effizientes Kanalaufmerksamkeitsmodul (Efficient Channel Attention, ECA) vorgeschlagen, das nur eine Handvoll Parameter umfasst und gleichzeitig einen deutlichen Leistungsgewinn bringt. Durch die Zerlegung des Kanalaufmerksamkeitsmoduls in SENet zeigen wir empirisch, dass eine Dimensionalitätsreduktion für das Erlernen der Kanalaufmerksamkeit wichtig ist und dass eine geeignete kanalübergreifende Interaktion die Leistung erhalten und gleichzeitig die Modellkomplexität deutlich verringern kann.
der Modellkomplexität. Daher schlagen wir eine lokale kanalübergreifende Interaktionsstrategie ohne Dimensionalitätsreduktion vor, die effizient durch 1D-Faltung implementiert werden kann. Darüber hinaus entwickeln wir eine Methode zur adaptiven Auswahl der Kernelgröße der 1D-Faltung, die die Abdeckung der lokalen kanalübergreifenden Interaktion bestimmt. Das vorgeschlagene ECA-Modul ist effizient und effektiv, z.B. betragen die Parameter und Berechnungen unserer Module im Vergleich zum Backbone von ResNet50 80 vs. 24.37M und 4.7e-4 GFLOPs vs. 3.86 GFLOPs, und die Leistungssteigerung beträgt mehr als 2% in Bezug auf die Top-1 Genauigkeit. Wir evaluieren unser ECA-Modul ausgiebig bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und Instanzsegmentierung mit Backbones von ResNets und MobileNetV2. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unser Modul effizienter ist und im Vergleich zu seinen Gegenspielern eine bessere Leistung aufweist.

Übersetzt mit DeepL (https://www.deepl.com/app/?utm_source=ios&utm_medium=app&utm_campaign=share-translation

Ich werde es in Zukunft benutzen.

Vorschlag für Deinen nächsten Beitrag:

Bitte in dem richtigen Unterforum und als Antwort auf meinem Beitrag.
Aber, wie ich bemerke, liest Du meine Beiträge (wenigstens).

LG

Lothar

PS: Das „Gut“ ist von mir.

By Rainer Neuhäusler Date 2022-10-17 23:30 Edited 2022-10-17 23:48

Lothar Jung schrieb:

Danke Rainer für Deinen satirischen und sehr gut formulierten Beitrag.
Deine Ableitung hinsichtlich eines Moduls für eine Warnung eines Kanalüberlaufes haben mich sehr amüsiert.

Danke, das macht Laune, wenn's gefällt, und da drückt man auch gerne ein Auge zu, wenn jemand elegant die Klippen umschifft

Selektiv lesen ja wohl alle, aber die Fragen, "was will die Community" und "was ist ein Forum" werden, in der einen oder anderen Form, wiederkommen.

Lothar Jung schrieb:

Sowas kann man sich einfangen, wenn man der automatischen Übersetzung blind vertraut.
Mein Fehler, wird hoffentlich nicht mehr vorkommen. Peinlich!!

Mit diesen hoch spezialisierten und veschachtelten Fachtexten sind auch die besten Programme überfordert, da muß der human translator fleißig mitmischen. Für was mußt Du Dir und uns auch so eine schwierige Materie auferlegen

Lothar Jung schrieb:

Vorschlag für Deinen nächsten Beitrag:
Bitte in dem richtigen Unterforum und als Antwort auf meinem Beitrag.
Aber, wie ich bemerke, liest Du meine Beiträge (wenigstens).

Mein Beitrag, uncut und als Ganzes betrachtet passt da schon zu Deinen elaborierten Techno-Links in diesem Thread.
Übrigens, da besteht vielleicht eine kleine Definitionsunschärfe seitens des Forumsbetreibers:

So steht das CSS-Auswahlmenü im Forum:
Hauptforen
-----------
CSS-Forum
Hauptforum
-----------
Schachprogrammierung
Alles rund um Schachprogrammierung
-----------------------------------
Schachcomputer
Alles rund um Brett-/Schachcomputer
------------------------------------
CSS-OM-Forum
Online-Masters - Turnierforum
------------------------------

Unterforen gibt's dem Schema entsprechend eigentlich gar keine, sondern nur Hauptforen und das CSS-Forum wäre dann das Haupt-Hauptforum. Ich fände Allgemeines Forum statt dessen besser.

Gruß
Rainer