AlphaZero是一种使用自我对弈的强化学习算法，它通过与自己进行对弈来学习并改进自己的棋局评估和策略。在自我对弈过程中，AlphaZero访问了许多游戏状态节点。

以下是一个示例代码，演示了AlphaZero如何生成自我对弈数据并访问游戏状态节点的过程：

import chess
import chess.engine

class AlphaZero:
    def __init__(self):
        self.engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci("stockfish")  # 使用Stockfish引擎进行棋局评估和策略生成

    def self_play(self):
        board = chess.Board()
        game_data = []

        while not board.is_game_over():
            move = self.select_move(board)
            game_data.append((board.fen(), move.uci()))
            board.push(move)

        return game_data

    def select_move(self, board):
        # 使用Stockfish引擎评估当前棋局
        result = self.engine.play(board, chess.engine.Limit(time=2.0))
        return result.move

alpha_zero = AlphaZero()
game_data = alpha_zero.self_play()

for node in game_data:
    print("Game State:", node[0])
    print("Selected Move:", node[1])
    print()

在上述示例中，我们创建了一个名为AlphaZero的类，它包含了一个self_play()方法和一个select_move()方法。self_play()方法用于生成自我对弈数据，而select_move()方法用于选择下一步的移动。

在self_play()方法中，我们使用了一个while循环来检查棋局是否结束。在每一轮循环中，我们首先调用select_move()方法来选择下一步的移动。然后，我们将当前的游戏状态和选择的移动添加到game_data列表中。

最后，我们可以遍历game_data列表，打印每个游戏状态节点和选择的移动。

请注意，上述代码示例中使用的是Stockfish引擎进行棋局评估和策略生成，你可以根据自己的需求使用其他引擎或算法来替代。