How would I convert the output of a keras model into a chess move?

My model was trained off of thousands of FENs which are simply chess positions and the move that was played as a response to that chess position. The model should output a predicted move in response to an FEN.

This is the code that I used to train the model:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>def train(X, y):
# Split the data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.001, random_state=42)
# Preprocess the data (you may need to implement FEN2ARRAY function for neural network input)
X_train_processed = FEN2ARRAY(X_train)
X_test_processed = FEN2ARRAY(X_test)
# Encode the target variable (moves) for categorical classification
label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(y_train)
y_train_encoded = label_encoder.transform(y_train)
y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test)
num_classes = len(label_encoder.classes_)
# Convert target variable to one-hot encoded format
y_train_categorical = to_categorical(y_train_encoded, num_classes=num_classes)
y_test_categorical = to_categorical(y_test_encoded, num_classes=num_classes)
# Define the neural network architecture
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,))) # Adjust input_shape based on your input data
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # Use softmax activation for multi-class classification
# Compile the neural network model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the neural network model
model.fit(X_train_processed, y_train_categorical, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test_processed, y_test_categorical))
return model
</code>
<code>def train(X, y): # Split the data into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.001, random_state=42) # Preprocess the data (you may need to implement FEN2ARRAY function for neural network input) X_train_processed = FEN2ARRAY(X_train) X_test_processed = FEN2ARRAY(X_test) # Encode the target variable (moves) for categorical classification label_encoder = LabelEncoder() label_encoder.fit(y_train) y_train_encoded = label_encoder.transform(y_train) y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test) num_classes = len(label_encoder.classes_) # Convert target variable to one-hot encoded format y_train_categorical = to_categorical(y_train_encoded, num_classes=num_classes) y_test_categorical = to_categorical(y_test_encoded, num_classes=num_classes) # Define the neural network architecture model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,))) # Adjust input_shape based on your input data model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # Use softmax activation for multi-class classification # Compile the neural network model model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Train the neural network model model.fit(X_train_processed, y_train_categorical, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test_processed, y_test_categorical)) return model </code>
def train(X, y):
    # Split the data into training and test sets
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.001, random_state=42)
    
    # Preprocess the data (you may need to implement FEN2ARRAY function for neural network input)
    X_train_processed = FEN2ARRAY(X_train)
    X_test_processed = FEN2ARRAY(X_test)
    
    # Encode the target variable (moves) for categorical classification
    label_encoder = LabelEncoder()
    label_encoder.fit(y_train)
    y_train_encoded = label_encoder.transform(y_train)
    y_test_encoded = label_encoder.transform(y_test)
    num_classes = len(label_encoder.classes_)
    
    # Convert target variable to one-hot encoded format
    y_train_categorical = to_categorical(y_train_encoded, num_classes=num_classes)
    y_test_categorical = to_categorical(y_test_encoded, num_classes=num_classes)
    
    # Define the neural network architecture
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)))  # Adjust input_shape based on your input data
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))  # Use softmax activation for multi-class classification
    
    # Compile the neural network model
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    
    # Train the neural network model
    model.fit(X_train_processed, y_train_categorical, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test_processed, y_test_categorical))
    
    return model

But when I output the prediction here:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>prediction = model.predict(FEN2ARRAY("8/8/6p1/5k1p/4Rp1P/5P2/p5PK/r7 w - - 8 48"))
print(prediction)
</code>
<code>prediction = model.predict(FEN2ARRAY("8/8/6p1/5k1p/4Rp1P/5P2/p5PK/r7 w - - 8 48")) print(prediction) </code>
prediction = model.predict(FEN2ARRAY("8/8/6p1/5k1p/4Rp1P/5P2/p5PK/r7 w - - 8 48"))
print(prediction)

I get this output:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>1/1 [==============================] - 0s 83ms/step
[[9.8108569e-05 2.6935700e-04 9.9022780e-04 ... 2.1389520e-03
1.9414679e-04 1.4036804e-03]]
</code>
<code>1/1 [==============================] - 0s 83ms/step [[9.8108569e-05 2.6935700e-04 9.9022780e-04 ... 2.1389520e-03 1.9414679e-04 1.4036804e-03]] </code>
1/1 [==============================] - 0s 83ms/step
[[9.8108569e-05 2.6935700e-04 9.9022780e-04 ... 2.1389520e-03
  1.9414679e-04 1.4036804e-03]]

How would I convert that output to a chess move?

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật