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          用自己訓練的AI玩王者榮耀是什么體驗？
          共
                2315字，需瀏覽
                    5分鐘
                
           ·
          2021-03-01 11:59
          
                    

                    
                    
                    
                    
          「王者榮耀」想必大家就算沒有玩過，也都聽過。
          騰訊 AI Lab 開發(fā)的策略協(xié)作型“絕悟”，最強 AI 分分教你做人。
          但那個是像 Alpha Go 一樣，需要掌握海量數據和機器的團隊，才能玩得起的。
          今天，就給大家?guī)硪粋€「平民版」，咱們都能玩的王者榮耀 AI。
          先睹為快：
          視頻兩倍速播放，只訓練了一個「后裔」英雄，如果想用其他英雄，可以自己訓練。
          今天繼續(xù)手把手教學，你準備好了嗎？

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          實現原理

          為了讓我們的代碼能夠控制手機的「王者榮耀」，我們需要實現在電腦上操控手機。
          需要用到什么呢？scrcpy 和 minitouch。
          scrcpy 可以將安卓手機的畫面投屏到電腦桌面顯示上并進行操控。
          簡單地說，就是可以讓你在電腦上控制手機！它支持鼠標控制、鍵盤輸入、電腦剪切板復制粘貼、拖放文件傳輸到手機，以及拖放 APK 文件進行安裝。
          使用 scrcpy，你無須 ROOT 手機，也不需在手機上安裝 APP，只需在系統(tǒng)設置里啟用“USB調試”( adb 調試) 即可。
          minitouch 提供了一個 socket 接口用在 Android 設備上的多點觸摸事件以及手勢。也是無須ROOT 手機。
          用 scrcpy 獲取游戲畫面，獲取 scrcpy 的句柄，然后截圖，根據圖片生成操作指令，然后利用 minitouch 高效執(zhí)行這些操作指令。
          所以關鍵在于，如何根據圖片生成操作指令。
          沒錯，用 Transformer。
          上兩天火的 DALL·E 都見到了吧？OpenAI 最新發(fā)布的，它可以魔法一般按照自然語言文字描述直接生成對應圖片！
          比如輸入文本：鱷梨形狀的扶手椅。
          AI 生成的圖像：

          這生產效果真是堪稱神奇！自然語言與視覺的壁壘正在被逐漸打通。
          反過來，圖片生成描述，更簡單了，這樣的工作幾年前就用了。
          使用 Transformer，根據游戲圖像，生成當前畫面的操作描述。
          比如前進、攻擊、釋放技能。


          2

          算法測試

          首先你得有個能跑 Transformer 的顯卡，安裝需要的第三方庫，例如 pyminitouch、pytorch 等。
          然后安裝 scrcpy，這個安裝教程很多，百度一搜一大把，將所有東西放在與下載的代碼同級目錄下。
          下載訓練好的模型文件。
          還是老規(guī)矩，我將代碼和模型打包了，方便大家直接下載（提取碼：jack）。
          https://pan.baidu.com/s/19kjTuX4DeTVE3B3HGw0uOw
          需要注意的是，不同手機的 minitouch 配置可能有所不同，代碼的測試機器分辨率是 1080*2160，這里需要根據自己的情況進行修改。
          配置好環(huán)境后，就可以運行代碼了。
          運行文件“啟動和結束進程.py”，啟動scrcpy。把“訓練數據截取_A.py” 中的兩項改成你的設備：
          啟動王者榮耀進入 5v5 人機對戰(zhàn)后，運行 “訓練數據截取_A.py” 即可。
          趕快自己體驗一波吧！訓練一個你最愛的英雄！
          項目地址：
          https://github.com/FengQuanLi/ResnetGPT

          3

          最后

          這個項目的代碼，有些凌亂，還有硬核的中文變量。
          算法性能有待提高，目前打打人機還行。
          后面有時間，我會做整理和升級，在這個基礎上改進版本，看情況吧~

          ·················END·················

          AI圖書推薦

          ▊《集成學習：基礎與算法》
          周志華 著 ，李楠 譯
          • 國內獨本剖析集成學習的著作
          • 森林書破解AI實戰(zhàn)難題
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          ▊《聯(lián)邦學習》
          楊強 劉洋 程勇 康焱 陳天健 于涵 著
          • 國際首部全面、系統(tǒng)論述聯(lián)邦學習的中文著作
          • 面向數據安全和隱私保護機器學習學術成果和應用案例
          • 數據孤島和數據保護難題破解之法
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          ▊《強化學習（第2版）》
          【加】Richard S. Sutton，【美】Andrew G. Barto 著
          俞凱 等 譯
          • 人工智能行業(yè)的強化學習圣經
          • 強化學習領域奠基性經典著作！
          （掃碼了解本書詳情）

          ▊《知識圖譜：概念與技術》
          肖仰華 等 編著
          • 力求涵蓋知識圖譜相關的基本概念與關鍵技術
          • 總結了十多個知識圖譜工程項目的落地經驗
          （掃碼了解本書詳情）

          ▊《知識圖譜：方法、實踐與應用》
          王昊奮  漆桂林  陳華鈞 主編
          • 揭秘知識圖譜全生命周期技術
          • 探索垂直領域知識圖譜構建方法與應用落地
          • 促進人工智能從感知時代向認知時代跨越
          （掃碼了解本書詳情）


          ▊《深度學習500問：AI工程師面試寶典》
          談繼勇 主編
          • 系統(tǒng)地描述深度學習的基本理論算法及應用
          • 幫助讀者系統(tǒng)地了解整個領域的知識點
          （掃碼了解本書詳情）
          ▊《深入淺出PyTorch：從模型到源碼》
          張校捷 著
          • 英偉達（NVIDIA）公司資深深度學習架構工程師力作！
          • 介紹PyTorch新版本的常用模塊及其底層實現邏輯。
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          ▊《Pytorch深度學習實戰(zhàn)：從新手小白到數據科學家》
          張敏 主編
          • 很系統(tǒng)：從理論到實戰(zhàn)，帶你系統(tǒng)學習PyTorch
          • 很實用：凝聚作者教學經驗，切中讀者入門痛點
          • 很深入：通過小試牛刀、知識加油站，加深理解
          • 重實戰(zhàn)：包含50多個實戰(zhàn)案例，可拿來就用
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