pysc2 examples
1.0.0
Cet exemple de programme a été construit sur
La façon la plus simple d'obtenir PYSC2 est d'utiliser PIP:
$ pip install git+https://github.com/deepmind/pysc2 Vous devez également installer la bibliothèque baselines .
$ pip install git+https://github.com/openai/baselinesVous devez acheter Starcraft II et l'installer. Ou même l'édition de démarrage fonctionnera.
http://us.battle.net/sc2/en/legacy-of-the-void/
Suivez la documentation de Blizzard pour obtenir la version Linux. Par défaut, PYSC2 s'attend à ce que le jeu vive dans ~/StarCraftII/ .
Téléchargez les cartes d'échelle et les mini jeux et extraire-les sur votre StarcraftII/Maps/ répertoire.
$ python train_mineral_shards.py --algorithm=a2c$ python enjoy_mineral_shards.py$ python train_mineral_shards.py --algorithm=deepq --prioritized=True --dueling=True --timesteps=2000000 --exploration_fraction=0.2$ python train_mineral_shards.py --algorithm=a2c --num_agents=2 --num_scripts=2 --timesteps=2000000| Description | Défaut | Type de paramètre | |
|---|---|---|---|
| carte | Environnement de gymnase | Collection | chaîne |
| enregistrer | Type de journalisation: Tensorboard, stdout | tensorboard | chaîne |
| algorithme | Actuellement, supportez 2 algorithmes: Deepq, A2C | A2C | chaîne |
| tirs | Étapes de formation totale | 2000000 | int |
| exploration_fraction | fraction d'exploration | 0,5 | flotter |
| priorisé | Si vous utilisez la relecture prioritaire pour DQN | FAUX | booléen |
| duel | Si vous utilisez du réseau de duel pour DQN | FAUX | booléen |
| LR | Taux d'apprentissage (si 0 définit E-5 ~ E-3) | 0,0005 | flotter |
| num_agents | Nombre d'agents pour A2C | 4 | int |
| num_scripts | Nombre d'agents scriptés pour A2C | 4 | int |
| nteps | Nombre d'étapes pour la politique de mise à jour | 20 | int |
