04. Flappy Bird

Flappy Bird

在此示例中，你将看到一个深度学习代理在玩 Flappy Bird！你可以自己训练该代理，但是现在我们先开始使用作者提供的预先训练好的网络。注意，下面的代理能够直接玩游戏，不用告诉它关于游戏结构或规则的任何信息。它会通过查看每次循环时的操作流程，自动发现游戏规则。

我们将使用此 GitHub 代码库（作者：Yenchen Lin）

说明

  1. 安装 miniconda 或 anaconda（如果尚未安装的话）。你可以按照我们在前一课的教程操作。
  2. 为 flappybird 创建一个环境
    • Mac/Linux：conda create --name=flappybird python=2.7
    • Windows：conda create --name=flappybird python=3.5
  3. 进入你的 conda 环境
    • Mac/Linux：source activate flappybird
    • Windows：activate flappybird
  4. conda install -c menpo opencv3
  5. pip install pygame
  6. pip install tensorflow
  7. git clone https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird.git
  8. cd DeepLearningFlappyBird
  9. python deep_q_network.py

如果一切正常，你应该会看到一个基于深度学习的代理在玩 Flappy Bird！资源库中包含了训练你自己的代理的说明，如果你感兴趣的话！

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