SFighterAI项目简介

本机复现一个有意思的项目-基于深度强化学习训练了一个用于通关《街头霸王·二：冠军特别版》（Street Fighter II Special Champion Edition）关底 BOSS 的智能 AI 代理。

项目仓库地址：SFighterAI
本项目基于深度强化学习训练了一个用于通关《街头霸王·二：冠军特别版》（Street Fighter II Special Champion Edition）关底 BOSS 的智能 AI 代理。该智能代理完全基于游戏画面（RGB 像素值）进行决策，在该项目给定存档中最后一关的第一轮对局可以取得 100% 胜率（实际上出现了“过拟合”现象，详见运行测试部分的讨论）。

实现软件环境

采用virtualbox7.0+ubuntu-22.04.2-desktop-amd64官方版本，Python3.8.10，环境采用conda 23.3.1版。
py文件调试采用jupyter notebook(根据个人使用习惯，非必须).
AI代理（完全采用原作者方案）：

	gym==0.21.0
	gym-retro==0.8.0
	stable-baselines3==1.7.0
	tensorboard==2.12.1

初期尝试windows11系统下测试不成功，
需注意
1.ubuntu环境下默认安装的gcc在conda23.3.1环境下存在兼容问题，Python环境中需更新为conda平台兼容的gcc，使用命令更新：
bash conda install -c conda-forge gcc
2.路径问题
测试文件test.py中的路径需要实际项目路径进行调整。
涉及文件：./main/test.py
3.需补充的包： chardet 和 tensorflow
为避免兼容性问题，建议conda install安装。c
onda install chardet conda install tensorflow

项目文件结构

├───data
├───main
│   ├───logs
│   ├───trained_models
│   └───scripts
├───utils
│   └───scripts

游戏配置文件存储在 data/ 文件夹下；项目的主要代码文件夹为 main/。其中，logs/ 中包含了记录训练过程的终端文本和数据曲线（使用 Tensorboard 查看）；trained_models/ 中包含了不同阶段的模型权重文件，可以用于在 test.py 中运行测试，观看智能代理在不同训练阶段学习到的对战策略的效果。

运行指南

本项目基于 Python 编程语言，主要使用了 OpenAI Gym Retro、Stable-Baselines3 等标准代码库。程序运行使用的 Python 版本为 3.8.10，建议使用 Anaconda 配置 Python 环境。原作者采用Windows 11 系统配置测试通过，复现时屡次尝试也不能实现，出现各种奇怪错误，遂改为尝试unbuntu系统实现，已成功复现。

环境配置

VirtualBox、conda安装及国内源更换、jupyter notebook安装调试详细过程可参考博文：
以下为过程中用到的控制台/终端（Console/Terminal/Shell）主要指令记录。

# 更新conda
# conda update -n base -c defaults conda
conda update --name base conda
# 创建 conda 环境，将其命名为 StreetFighterAI，Python 版本 3.8.10
conda create -n StreetFighterAI python=3.8.10
conda activate StreetFighterAI
# conda deactivate
# conda env remove -n StreetFighterAI

# 安装 Python 代码库
g:&&cd G:\bsp\street-fighter-ai\main
# bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
# conda info
# cd [项目上级文件夹]/street-fighter-ai/main
# conda activate StreetFighterAI
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt
# wheels路径：c:\users\86131\appdata\local\pip\cache\wheels
# pip install setuptools==57.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# requirements.txt:
    gym==0.21.0 0.15.6
    gym-retro==0.8.0
    stable-baselines3==1.7.0
    tensorboard==2.12.1

验证及调整gym环境：

先添加pycharm配置conda虚拟环境
强化学习笔记：Gym入门–从安装到第一个完整的代码示例
测试代码：

import gym
import time

# 生成环境
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human')
# 环境初始化
state = env.reset()
# 循环交互

while True:
    # 渲染画面
    # env.render()
    # 从动作空间随机获取一个动作
    action = env.action_space.sample()
    # agent与环境进行一步交互
    state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    print('state = {0}; reward = {1}'.format(state, reward))
    # 判断当前episode 是否完成
    if terminated:
        print('terminated')
        break
    time.sleep(0.1)

# 环境结束
# env.close()

gym-retro 游戏文件夹

运行程序脚本定位 gym-retro 游戏文件夹位置
windows CMD:
cd … && python .\utils\print_game_lib_folder.py
unbuntu中：
/home/testlinux/anaconda3/envs/StreetFighterAI/lib/python3.8/site-packages/retro/data/stable/StreetFighterIISpecialChampionEdition-Genesis

控制台输出文件夹路径后，将其复制到文件资源管理器中，跳转到对应路径。该文件夹为 gym-retro 下《街头霸王·二：冠军特别版》的游戏数据文件夹，其中包含了游戏 ROM 文件和数据配置文件。将本项目中 data/ 文件夹下的 Champion.Level12.RyuVsBison.state、data.json、metadata.json、scenario.json 四个文件复制到该文件夹中，覆盖原有文件（可能需要提供管理员权限）。其中 .state 文件为《街头霸王·二：冠军特别版》难度四最后一关开局的游戏存档，三个 .json 文件为 gym-retro 配置文件，存储了游戏信息的内存地址（本项目只用到了其中的 [agent_hp] 与 [enemey_hp]，用于实时读取游戏人物的生命值）。

运行程序还需要《街头霸王·二：冠军特别版》（Street Fighter II Special Champion Edition）的游戏 ROM 文件（可以理解为游戏程序本身）。gym-retro 本身不提供游戏的 ROM 文件，需要自行通过合法途径获得。可以参考该链接。

通过合法途径自行获得游戏 ROM 文件后，将其复制到前述 gym-retro 的游戏数据文件夹下，并重命名为rom.md。至此，环境配置准备工作完成。

注：如果想要录制智能代理的对战视频，还需要安装 ffmpeg。

conda install ffmpeg

错误提示及解决

Could not initialize NNPACK!

详细错误内容： [W NNPACK.cpp:64] Could not initialize NNPACK! Reason: Unsupported hardware.
参考：原文链接
这个错误通常是由于您的计算机不支持NNPACK库所需的硬件指令集引起的。NNPACK是一种高效的计算机视觉库，用于优化神经网络的计算。
如果您的计算机不支持NNPACK所需的指令集，您可以尝试使用其他计算机视觉库，例如OpenCV或PyTorch。
如果您想继续使用NNPACK，请确保您的计算机满足NNPACK的要求。NNPACK要求计算机支持AVX2指令集和FMA指令。您可以检查您的CPU是否支持这些指令集，以确定是否可以使用NNPACK。
无需解决，不影响项目运行，只是运算速度受限，尤其是虚拟机条件下，满足该条件难度较大。

错误提示：libGL error: MESA-LOADER: failed to open swrast

ubuntu环境下默认安装的gcc在conda23.3.1环境下存在兼容问题，Python环境中需更新为conda平台兼容的gcc，使用命令更新：

    conda install -c conda-forge gcc

运行测试

环境配置完成后，可以在 main/ 文件夹下运行 test.py 进行测试，实际体验智能代理在不同训练阶段的表现。

cd G:\bsp\street-fighter-ai\main
# cd ~/street-fighter-ai/main
# cd [项目上级文件夹]/street-fighter-ai/main
python test.py

模型权重文件存储在 main/trained_models/ 文件夹下。其中 ppo_ryu_2500000_steps_updated.zip 是 test.py 默认使用的模型文件，该模型泛化性较好，有能力打通《街头霸王·二：冠军特别版》的最后一关。如果想要观看其他模型的表现，可以将 test.py 中的 model_path 变量修改为其他模型文件的路径。关于各训练阶段模型实际表现的观察描述如下：

• ppo_ryu_2000000_steps_updated: 刚开始出现过拟合现象，具有泛化能力但实力不太强。
• ppo_ryu_2500000_steps_updated: 接近最终过拟合状态，无法在最后一关第一轮中完全占据主导地位，但具有一定泛化能力。在最后一关三轮中有较高的获胜机会。
• ppo_ryu_3000000_steps_updated: 接近最终过拟合状态，几乎可以在最后一关第一轮中占据主导地位，胜率接近 100%，但泛化能力较弱。
• ppo_ryu_7000000_steps_updated: 过拟合，在最后一关第一轮中完全占据主导地位，胜率 100%，但泛化能力差。
  

训练模型

如果想要训练自己的模型，可以在 main/ 文件夹下运行 train.py。

cd [项目上级文件夹]/street-fighter-ai/main
python train.py

查看曲线

项目中包含了训练过程的 Tensorboard 曲线图，可以使用 Tensorboard 查看其中的详细数据。推荐使用 VSCode 集成的 Tensorboard 插件直接查看（我爱你 VSCode！）。以下列出传统查看方法：

cd [项目上级文件夹]/street-fighter-ai/main
tensorboard --logdir=logs/

在浏览器中打开 Tensorboard 服务默认地址 http://localhost:6006/ ，即可查看训练过程的交互式曲线图。

Tips:更换系统源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #备份
sudo gedit /etc/apt/sources.list #修改

# 阿里云源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse


# 清华大学源
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

执行更新：sudo apt-get update

Tips:更换pip源

主要命令

mkdir ~/.pip
创建conf文件
sudo gedit ~/.pip/pip.conf
写入内容：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
index-index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host =
    pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    mirrors.aliyun.com

常用国内源列表

阿里云 [http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/]

中国科技大学 [https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/]

豆瓣(douban) [http://pypi.douban.com/simple/]

清华大学 [https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/]

中国科学技术大学 [http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/]

华中理工大学：[http://pypi.hustunique.com/]

山东理工大学：[http://pypi.sdutlinux.org/]

windows下更改pip源

1、创建文件夹

    win+R 打开用户目录%HOMEPATH%，在此目录下创建 pip 文件夹，在 pip 目录下创建 pip.ini 文件

2、拷贝进以下内容

[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

3、参考 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39715012/article/details/120635192

jupyter notebook

1.2 安装jupyter notebook
依次执行四条命令，第三条命令为设置密码
conda install jupyter notebook
jupyter notebook --generate-config
jupyter notebook password
cd ~/.jupyter/
password:123
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/testlinux/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
编辑jupyter_notebook_config.py
gedit jupyter_notebook_config.py
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name StreetFighterAI --display-name StreetFighterAI

Anaconda操作指南

补充资料：在ubuntu服务器中搭建jupyter notebook，并安装numpy,scipy, matplotlibm, pandas, sklearn///tensorflow

Ubuntu安装Anaconda详细步骤（Ubuntu21.10，Anaconda3）
ubuntu Anaconda的安装、镜像源更改和python虚拟环境的配置细节
Anaconda使用入门

1、创建环境

conda create -n <env_name>

基于python3.6创建一个名为py36的环境
conda create --name py36 python=3.6

2、激活环境：conda activate <env_name>
3、退出环境：conda deactivate <env_name>
4、查看已安装的环境信息：conda env list
5、复制环境：conda create -n <new_env_name> --clone <origin_env_name>

复制和删除环境

通过克隆py36来创建一个称为py36_bak的副本：
conda create -n py36_bak --clone py36
1
2
6、删除环境：conda env remove -n <env_name>
7、保存环境信息到environment.yaml文件中：conda env export > environment.yaml
8、通过environment.yaml环境文件创建文件： conda env create -f environment.yaml
9、查看已安装的包：conda list
10、搜索包：conda search <package_name1>
11、安装包：conda install <package_name1> <package_name2>
12、卸载包：conda remove <package_name>

Anaconda卸载：

1、删除Anaconda3文件夹：

rm -rf ~/anaconda3

2、删除相关隐藏文件：

rm -rf ~/.condarc ~/.conda ~/.continuum

3、在环境变量中删除anaconda：
打开 ~/.bashrc (例如: vim ~/.bashrc)，找到与conda 相关的，注释掉即可：

4、更新环境变量：

source ~/.bashrc