AlphaGo软件加载棋谱的过程主要涉及以下步骤：
初始化棋盘
创建一个棋盘实例，设置相关参数，如是否有玩家获胜、窗口大小、颜色选择变量等。
初始化画布（Canvas）用于绘制棋盘。
加载SGF文件
使用SGF（Smart Game Format）文件格式来读取棋谱。SGF文件是一种用于记录围棋对局的文本格式，包含了棋局的起始局面、着法顺序和棋局结果等信息。
通过解析SGF文件，软件可以获取到棋谱中记录的黑子和白子在棋盘上的位置。
处理棋谱数据
将SGF文件中的数据转换为内部表示，如棋子的位置、颜色等。
根据棋谱中的数据，软件可以重建棋盘状态，包括黑白棋子的位置和胜负情况。
加载训练模型
AlphaGo使用深度强化学习技术，通过大量对局数据训练出两个神经网络：策略网络和价值网络。
在加载棋谱后，软件会使用这些训练好的模型来预测下一步可能的走法，并选择最优的走法。
预测和决策
结合当前棋盘状态和训练好的模型，AlphaGo会预测出下一步可能的走法。
根据预测结果和预设的算法，软件会做出决策，并执行相应的下棋动作。
通过以上步骤，AlphaGo软件能够加载棋谱并利用其训练好的模型进行智能下棋。这个过程涉及到多个Python库的使用，如tkinter用于图形界面，SGF处理库用于读取棋谱，以及深度学习框架用于加载和运行训练好的模型。