AlphaStar Implementation 项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

AlphaStar Implementation 是一个开源项目，它实现了 DeepMind 的 AlphaStar 代理的一个版本，用于玩 StarCraft II 游戏。该项目是用 Python 编写的，并使用了 TensorFlow 和 PySC2 等库。项目的主要目标是创建一个可以在 StarCraft II 中自主学习的 AI 代理。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言。
• TensorFlow：一个用于机器学习的开源框架，用于构建和训练神经网络。
• PySC2：DeepMind 开发的 Python 库，用于与 StarCraft II 进行交互。
• LSTM：长短期记忆网络，一种特殊的 RNN（递归神经网络），用于处理序列数据。
• FullyConv：全卷积网络，用于图像识别和分类。
• Reinforcement Learning：强化学习，一种机器学习方法，用于让模型通过与环境的交互来学习。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 20.04
• Python：Python 3.7 或 3.8
• 依赖库：TensorFlow-gpu 2.3.0, TensorFlow-probability 0.11.0, Hickle 4.0.4, Pygame 1.9.6, Sklearn, ZeroMQ
• 硬件：NVIDIA RTX A6000 x 1, 128GB RAM
• StarCraft II：客户端版本 4.8.2

请按照以下步骤进行安装和配置：

步骤 1: 克隆项目

首先，克隆项目到本地环境：

git clone https://github.com/kimbring2/AlphaStar_Implementation.git

步骤 2: 安装依赖

安装项目所需的 Python 库。确保您已经安装了 TensorFlow 和其他相关库：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 tensorflow-probability==0.11.0 hickle==4.0.4 pygame==1.9.6 sklearn zmq

步骤 3: 设置 StarCraft II

确保您已经安装了 StarCraft II 客户端版本 4.8.2，并且已经安装了所需的地图和补丁。

步骤 4: 准备 replay 文件

您需要收集大约 1000 个 StarCraft II 的 replay 文件，并将它们转换为 hkl 格式以便训练。可以使用以下命令进行转换：

python trajectory_generator.py --replay_path [你的 replay 文件路径] --saving_path [你的保存路径]

步骤 5: 运行项目

在完成所有准备工作之后，您可以使用以下命令开始训练或测试项目：

# 开始强化学习训练
./run_reinforcement_learning.sh [环境数量] [是否使用 GPU] [环境名称] [模型名称]

# 停止训练
./stop.sh

请确保根据您的系统配置和需求调整命令中的参数。按照上述步骤，您应该能够成功安装和配置 AlphaStar Implementation 项目。