metadata
license: mit
tags:
- maze
- pathfinding
- recurrent-cnn
library_name: pytorch
Maze Solver (MazeNet)
Model kecil (~200 ribu parameter, file < 1 MB) yang menyelesaikan maze berbentuk grid.
Format peta: 1 = dinding, 0 = jalan, 2 = start, 3 = exit. Ukuran peta bebas.
Cara kerja singkat
Model membaca seluruh peta lalu "berpikir" berulang kali memakai blok konvolusi yang sama. Setiap putaran, pengetahuan "ke arah mana exit" menyebar beberapa kotak lebih jauh dari exit, mirip riak air yang melebar dari titik batu jatuh. Hasil akhirnya adalah panah arah di setiap kotak jalan; solver tinggal mulai dari start dan mengikuti panah sampai exit.
Solver berhenti otomatis begitu jalurnya sudah tembus, jadi peta yang lebih besar cukup diberi waktu berpikir lebih lama.
Pemakaian (CPU)
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install numpy safetensors huggingface_hub
python solve_maze.py --repo USERNAME/maze-solver --file maze.json --show
Output JSON:
{"solved": true, "solved_by": "model", "iterations": 35, "corrections": 0, "steps": 30,
"path": [[1,1],[2,1], ...], "moves": "DDRR..."}
solved_by bernilai:
"model": murni mengikuti panah model"model_with_corrections": panah model + beberapa koreksi kecil (jumlahnya dicorrections), biasanya di tempat dua rute hampir sama panjang"bfs_fallback": model gagal, algoritma BFS klasik dipakai sebagai cadangan (matikan dengan--no-fallback)
File
| File | Isi |
|---|---|
model.safetensors |
bobot model |
config.json |
ukuran model |
maze_model.py |
arsitektur, generator maze, solver |
solve_maze.py |
CLI & API HTTP untuk VPS |