基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：Javascr ipt(基于ConvNetJS库)，可
在将自定义的网络权重加载到网络中时，报错：
AttributeError: ‘dict’ object has no attribute ‘seek’. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.
我们一步一步分析。
模型网络权重保存额代码是：torch.sa
