ai玩游戏(马里奥)项目(机器强化学习)详解 （二）设置游戏、预处理和环境矢量化 DummyVecEnv&VecFrameStack 人工智能项目_强化学习玩游戏

前言

上文讲解了强化学习模型ai训练玩马里奥游戏的环境，本文正式开始详细讲述训练过程。请在以下训练环境中运行本文的代码：

##环境##
#pip install gym==0.23
#pip install nes-py==8.1.8
#pip install gym-super-mario-bros==7.3.0
#pip install stable_baselines3==2.0.0
#pip install Optuna

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一、库导入与游戏环境设置

1）import库

import gym_super_mario_bros
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT
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其中SIMPLE_MOVEMENT用于加入简化的操作方法，可以方便我们的AI操作马里奥。我们print以下SIMPLE_MOVEMENT查看：

[['NOOP'], ['right'], ['right', 'A'], ['right', 'B'],
 ['right', 'A', 'B'], ['A'], ['left']]
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是一个操作的列表。

2）设置游戏环境对象

environment = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-v0')
environment = JoypadSpace(environment, SIMPLE_MOVEMENT)
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我们设置一个游戏环境的对象，其中使用的马里奥版本是标准版本（v0）
当然，你也可以使用别的版本，各个版本的差异请访问gymmario官网
第二行限定了ai的动作空间。即简单操作中包含的7个不同的按键组合。

我们这里涉及到了动作空间和观察空间，简单来说动作空间就是我们能干嘛，观察空间是我们的ai能看到啥，具体解释请看解释网址。

3）打开游戏窗口

done = True
for step in range(10000):
    if done:
        environment.reset()
    state, reward, done, info = environment.step(environment.action_space.sample())
    environment.render()
environment.close()
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此段望文生义即可，其中action_sample是指动作空间中的随便一个样例；.render()方法将游戏显示在屏幕上。这段实现了打开游戏，随机做10000个动作，然后关闭窗口。

运行代码效果如下（完整代码在下方）：

import gym_super_mario_bros
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT

environment = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-v0')
environment = JoypadSpace(environment, SIMPLE_MOVEMENT)

done = True
for step in range(10000):
    if done:
        environment.reset()
    state, reward, done, info = environment.step(environment.action_space.sample())
    environment.render()
environment.close()
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二、预处理 Repreprocessing与环境矢量化

接下来，我们要进行预处理，开始正式识别、训练。

1）预处理的库

代码如下：

from gym.wrappers import FrameStack, GrayScaleObservation
from stable_baselines3.common.vec_env import VecFrameStack, DummyVecEnv
from matplotlib import pyplot as plt
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Framestake 检测马里奥和敌人的移动轨迹 ，Gray 将彩色的游戏灰化，方便处理，matplotlib用于可视化。

注意，请在下载stable之前，下载pytorch，选择能支持GPU加速的版本~

2）初始化、矢量化

environment = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-v0')
environment = JoypadSpace(environment, SIMPLE_MOVEMENT)
environment = GrayScaleObservation(environment, keep_dim=True)
environment = DummyVecEnv([lambda : environment])
environment = VecFrameStack(environment , 4, channels_order='last')
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一开始的取样维度为240 * 256 * 3。240 * 256是长宽、3是三种原色的表。
第三行灰化图降维减少训练量。240 * 256 * 3–>240 * 256 * 1

第四行完成环境的向量化，如果要用多个环境，可以直接state[0],state[1]这样调用，在后续训练时，向量化的多个环境便会在同一个线程或者进程中被使用，从而提高采样和训练的效率。
第四行运行完成 变为 1 * 240 * 256 * 1

第五行堆叠了最后一维的数量（图片的数量），使得可以一次处理更多图片（此处是4张，其中一张是有初始化的，我们可以切片state[0][:,:,3]查看到之前的灰度图）。channels_order=last表示堆在最后一维。
第五行运行完变为 1 * 240 * 256 * 4.

3）矢量化的效果展示

state = environment.reset()
state, reward, done, info = environment.step([environment.action_space.sample()])
plt.figure(figsize=(10,8))
for idx in range(state.shape[3]):
    plt.subplot(1,4,idx+1)
    plt.imshow(state[0][:,:,idx])
plt.show()
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以上代码用plt可视化查看以下我们矢量化环境的state中保存的照片
（此段的完整代码附在后面）。

4）你可能遇到的问题

遇到需要shimmy问题：pip install shimmy

遇到ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’

执行pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

本文最终代码如下：

import gym_super_mario_bros
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVEMENT

from gym.wrappers import FrameStack, GrayScaleObservation
from stable_baselines3.common.vec_env import VecFrameStack, DummyVecEnv
from matplotlib import pyplot as plt

environment = gym_super_mario_bros.make('SuperMarioBros-v0')
environment = JoypadSpace(environment, SIMPLE_MOVEMENT)
environment = GrayScaleObservation(environment, keep_dim=True)
environment = DummyVecEnv([lambda : environment])
environment = VecFrameStack(environment , 4, channels_order='last')

state = environment.reset()
state, reward, done, info = environment.step([environment.action_space.sample()])
plt.figure(figsize=(10,8))
for idx in range(state.shape[3]):
    plt.subplot(1,4,idx+1)
    plt.imshow(state[0][:,:,idx])
plt.show()
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