使用场景

数独爱好者使用Sudoku-RWKV在线解决高难度数独谜题。

人工智能研究者使用Sudoku-RWKV模型进行学术研究，探索模型的优化和改进。

移动应用开发者将Sudoku-RWKV集成到他们的数独游戏中，提供自动解题功能。

产品特色

- 利用RWKV模型解决数独谜题：通过运行demo.py或minimum_inference.py文件，用户可以直接体验模型的解题能力。

- 生成训练数据：通过运行generate_sudoku_data.py，用户可以生成用于训练模型的数据。

- 模型参数优化：模型包含了对性能有简单改进的代码，提升了解题效率。

- 支持多种难度的数独解题：模型能够处理不同难度级别的数独，从简单到复杂。

- 提供模型训练细节：用户可以查看模型训练时使用的超参数和损失曲线图。

- 模型文件和词汇表：提供了训练好的模型文件sudoku_rwkv_20241120.pth以及词汇表sudoku_vocab.txt。

- 详细的使用说明和实验结果：README文件中包含了模型的快速开始指南和实验结果展示。

使用教程

1. 访问Sudoku-RWKV的GitHub页面并克隆或下载项目文件。

2. 确保系统中已安装Python环境以及所需的依赖库，如rwkv和tkinter。

3. 运行demo.py或minimum_inference.py文件，输入数独谜题的初始布局，模型将输出解题过程和结果。

4. 若需要生成训练数据，运行generate_sudoku_data.py脚本。

5. 查看README文件中的详细说明和实验结果，了解模型的性能和使用细节。

6. 根据需要修改模型参数或代码，以适应不同的使用场景。