https://github.com/paparazz1/di-sheep
https://github.com/paparazz1/di-sheep
Last synced: about 1 month ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/paparazz1/di-sheep
- Owner: PaParaZz1
- License: apache-2.0
- Created: 2022-09-20T03:14:31.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2022-09-30T02:04:35.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2025-04-01T21:06:31.980Z (2 months ago)
- Language: Python
- Size: 9.37 MB
- Stars: 14
- Watchers: 1
- Forks: 3
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# DI-sheep：深度强化学习 + 羊了个羊
## **2022.9.30之后的开发者请移步新的主库：[opendilab/DI-sheep](https://github.com/opendilab/DI-sheep)**
当人工智能技术的明珠——深度强化学习，遇到号称“通关率只有0.01%”的游戏“羊了个羊”，会碰撞出哪些奇思妙想呢？
# 使用指南
## 快速上手
- 如果想**在线试玩** --> [在线网页（施工中）](https://github.com/PaParaZz1/DI-sheep)
- 如果想**本地部署/测试**
- 服务端（Python）
```shell
# 预先安装好 Python3
cd service
pip install -r requirements.txt
FLASK_APP=app.py flask run
```
- 客户端（react）
```shell
# 预先安装好 node.js 和 react
npm run build
npm run preview
```
然后在网页中打开对应链接即可
- 如果想进行完整的深度强化学习训练
```shell
# 预先安装好 Python3
cd service
pip install -r requirements-train.txt
python3 -u sheep_ppo_main.py
```
- 如果想使用定义好的 gym 羊了个羊环境 --> 点个 star 之后直接暴力 CTRL C+V 拿走 `service/sheep_env.py` 尽情魔改
- 如果想了解更多深度强化学习相关知识 --> 欢迎参阅 [DI-engine](https://github.com/opendilab/DI-engine) 和[相关文档](https://di-engine-docs.readthedocs.io/zh_CN/latest/)
- 如果想了解未来的更新计划 --> 请参阅[更新计划](#更新计划)
- 如果有其他问题或想法 --> 欢迎 github ISSUE 区讨论，或是贡献 Pull requests
## 项目结构
```text
.
├── LICENSE
├── ui --> react 网页前端
└── service --> Python 核心模块（算法和服务端）
├── app.py --> flask 服务 app
├── requirement.txt --> Python 依赖库列表
├── sheep_env.py --> gym 格式环境
├── sheep_model.py --> 基于 PyTorch 的 Actor-Critic 神经网络模型
├── sheep_ppo_main.py --> 基于 DI-engine 的深度强化学习训练主函数
├── test_sheep_env.py --> gym 格式环境的单元测试
└── test_sheep_model.py --> 神经网络模型的单元测试
```
# 更新计划
## 算法
- [ ] 强化学习训练参数调整和算法微调
- [ ] 详细的神经网络和强化学习算法设计文档
- [ ] model-based RL 和 planning 算法
- [ ] 神经网络压缩（用于部署）
## 环境
- [ ] 添加原类型游戏（比如3tiles）中的各种道具
- [ ] 牌的层数问题如何定义
- [ ] 结合 JAX 优化环境运行速度
## 应用
- [ ] 更多 AI 训练时的行为分析
- [ ] 更多自定义主题和 BGM
- [ ] 在线网页端部署
- [ ] 移动端应用（欢迎Android/IOS开发者支持）
# 致谢
- react 前端部分主要参考 https://github.com/StreakingMan/solvable-sheep-game ，请大家也多多支持这个 repo
# License
DI-sheep is released under the Apache 2.0 license.