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這是一個允許你在幾乎任何街機(jī)游戲中訓(xùn)練你的強化學(xué)習(xí)算法的Python庫，它目前在Linux系統(tǒng)上可用。通過這個工具包，你可以定制算法逐步完成游戲過程，同時接收每一幀的數(shù)據(jù)和內(nèi)部存儲器地址值以跟蹤游戲狀態(tài)，以及發(fā)送與游戲交互的動作。

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安裝

GitHub地址：github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit/blob/master/README.md

你可以用pip安裝這個庫，只需運行以下命令：

pip install MAMEToolkit

演示：街霸

街霸是史上最經(jīng)典的游戲之一?，F(xiàn)在工具包內(nèi)包含的街霸版本是街頭霸王3：三度沖擊（Japan 990608, NO CD），我們以此為例，用以下代碼寫一個隨機(jī)智能體：

import randomfrom MAMEToolkit.sf_environment import Environment
 
roms_path = "roms/"env = Environment("env1", roms_path)
env.start()while True:
   move_action = random.randint(0, 8)
   attack_action = random.randint(0, 9)
   frames, reward, round_done, stage_done, game_done = env.step(move_action, attack_action)   if game_done:
       env.new_game()   elif stage_done:
       env.next_stage()   elif round_done:
       env.next_round()

支持hogwild!

hogwild!？ Niu等人引入了一個叫做 Hogwild! 的更新策略，可以使 SGD 可以在多 CPU 上并行更新。處理器在無需對參數(shù)加鎖的情況下就可以訪問共享內(nèi)存。但僅在輸入的是稀疏數(shù)據(jù)時才有效，因為每次更新僅修改所有參數(shù)的一小部分。他們展示了在這種情況下，更新策略幾乎可以達(dá)到一個最優(yōu)的收斂率，因為處理器不太可能覆蓋掉有用的信息。

from threading import Threadimport randomfrom MAMEToolkit.sf_environment import Environment 
 
def run_env(env):
   env.start()   while True:
       move_action = random.randint(0, 8)
       attack_action = random.randint(0, 9)
       frames, reward, round_done, stage_done, game_done = env.step(move_action, attack_action)       if game_done:
           env.new_game()       elif stage_done:
           env.next_stage()       elif round_done:
           env.next_round() 
 
def main():
   workers = 8
   # Environments must be created outside of the threads
   roms_path = "roms/"
   envs = [Environment(f"env{i}", roms_path) for i in range(workers)]
   threads = [Thread(target=run_env, args=(envs[i], )) for i in range(workers)]
   [thread.start() for thread in threads]

建立自己的游戲環(huán)境

這個工具包之所以易于上手，是因為它和模擬器本身不需要太多交互，只需注意兩點——一是查找你關(guān)注的內(nèi)部狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的內(nèi)存地址值，二是用選取的環(huán)境跟蹤狀態(tài)。你可以用MAME Cheat Debugger，它會反饋游戲的內(nèi)存地址值如何隨時間變化。如果要創(chuàng)建游戲模擬，你得先獲得正在模擬的游戲的ROM，并知道MAME使用的游戲ID，比如街霸的ID是'sfiii3n'。

游戲ID

你可以通過運行以下代碼找到游戲的ID

from MAMEToolkit.emulator import Emulator
emulator = Emulator("env1", "", "", memory_addresses)

這個命令會打開MAME仿真器。你可以搜索游戲列表以找到想要的游戲，游戲的ID位于游戲標(biāo)題末尾的括號中。

內(nèi)存地址

如果獲得了ID，也有了想要跟蹤的內(nèi)存地址，你可以開始模擬：

from MAMEToolkit.emulator import Emulatorfrom MAMEToolkit.emulator import Address
 
roms_path = "roms/"game_id = "sfiii3n"memory_addresses = {       "fighting": Address('0x0200EE44', 'u8'),       "winsP1": Address('0x02011383', 'u8'),       "winsP2": Address('0x02011385', 'u8'),       "healthP1": Address('0x02068D0B', 's8'),       "healthP2": Address('0x020691A3', 's8')
   }
 
emulator = Emulator("env1", roms_path, "sfiii3n", memory_addresses)

這會啟動仿真器，并在工具包連接到模擬器進(jìn)程時暫停。

分步運行仿真器

連接工具箱后，你可以分步運行仿真器：

data = emulator.step([])
frame = data["frame"]
is_fighting = data["fighting"]
player1_wins = data["winsP1"]
player2_wins = data["winsP2"]
player1_health = data["healthP1"]
player2_health = data["healthP2"]

step函數(shù)會把幀數(shù)據(jù)作為NumPy矩陣返回，同時，它也會返回該時間步長的所有內(nèi)存地址整數(shù)值。

如果要向仿真器輸入動作，你還需要確定游戲支持的輸入端口和字段。比如玩街霸需要先投幣，這個代碼是：

from MAMEToolkit.emulator import Action
insert_coin = Action(':INPUTS', 'Coin 1')
data = emulator.step([insert_coin])

要確定哪些端口可用，請使用list actions命令：

from MAMEToolkit.emulator import list_actions
roms_path = "roms/"game_id = "sfiii3n"print(list_actions(roms_path, game_id))

下面這個返回的列表就包含街霸環(huán)境中可用于向步驟函數(shù)發(fā)送動作的所有端口和字段：

[
   {'port': ':scsi:1:cdrom:SCSI_ID', 'field': 'SCSI ID'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Jab Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Left'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Fierce Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Down'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Down'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Roundhouse Kick'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Strong Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Strong Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': '2 Players Start'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'Coin 1'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': '1 Player Start'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Right'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'Service 1'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'Coin 2'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Jab Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Up'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Up'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Right'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'Service Mode'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P1 Fierce Punch'},
   {'port': ':INPUTS', 'field': 'P2 Left'},
   {'port': ':EXTRA', 'field': 'P2 Short Kick'},
   {'port': ':EXTRA', 'field': 'P2 Forward Kick'},
   {'port': ':EXTRA', 'field': 'P1 Forward Kick'},
   {'port': ':EXTRA', 'field': 'P1 Roundhouse Kick'},
   {'port': ':EXTRA', 'field': 'P1 Short Kick'}
]

仿真器類還有一個frame_ratio參數(shù)，可用于調(diào)整算法所見的幀速率。默認(rèn)情況下，MAME以每秒60幀的速度生成幀，如果你覺得這太多了，想把它改成每秒20幀，可以輸入以下代碼：

from MAMEToolkit.emulator import Emulator
emulator = Emulator(roms_path, game_id, memory_addresses, frame_ratio=3)

MAME性能基準(zhǔn)測試

目前這個工具包的開發(fā)和測試已在8核AMD FX-8300 3.3GHz CPU以及3GB GeForce GTX 1060 GPU上完成。在使用單個隨機(jī)智能體的情況下，街頭霸王環(huán)境可以以正常游戲速度的600％+運行。而如果是用8個隨機(jī)智能體進(jìn)行hogwild!訓(xùn)練，環(huán)境可以以正常游戲速度的300％+運行。

ConvNet智能體

為了確保工具包能夠訓(xùn)練算法，作者還設(shè)置了一個簡單的5層ConvNet，只需少量調(diào)整，你就可以用它進(jìn)行測試。在街霸實驗中，這個算法能夠成功學(xué)習(xí)到游戲的一些簡單技巧，比如連擊（combo）和格擋（blocking）。街霸本身的游戲機(jī)制是分成10個關(guān)卡（難度遞增），玩家在每個關(guān)卡都要迎戰(zhàn)不同的對手。剛開始的時候，這個智能體平均只能打到第2關(guān)。但在經(jīng)過2200次訓(xùn)練后，它平均能打到第5關(guān)。

至于智能體的學(xué)習(xí)率，它是用每一局智能體所造成的凈傷害和所承受的傷害來計算的。

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