Découvrez l'environnement OpenAI Gym pour le jeu Atari!

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Découvrez l'environnement OpenAI Gym pour le jeu Atari!

📖 Table des matières

  1. Introduction
  2. Installation des bibliothèques nécessaires
  3. Création de l'environnement Gym
  4. Les actions du jeu
  5. Mapping des touches clavier
  6. Exploration de l'environnement
  7. Affichage de l'image de l'environnement
  8. Analyse des valeurs de retour
  9. Script pour jouer au jeu
  10. Conclusion

💡 Introduction

Bienvenue dans ces tutoriels sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement ! Dans ce tutoriel, nous allons vous montrer comment exécuter et jouer au jeu Breakout en utilisant l'environnement Gym d'OpenAI. Nous vous montrerons également comment extraire des informations de ce jeu afin de pouvoir entraîner un algorithme d'apprentissage par renforcement pour y jouer automatiquement.

🛠️ Installation des bibliothèques nécessaires

Avant de commencer, nous devons installer les bibliothèques Python requises. Dans notre cas, nous utiliserons l'Anaconda Navigator pour faciliter l'installation. Si vous utilisez un autre environnement Python, vous devrez ouvrir un terminal et exécuter les commandes suivantes :

pip install gym
pip install gym[atari]
pip install keyboard

Nous devons également installer la bibliothèque rom-license, qui nous permettra de lire l'entrée du clavier. Pour ce faire, exécutez la commande suivante :

pip install rom-license

🔧 Création de l'environnement Gym

Une fois les bibliothèques installées, nous pouvons créer l'environnement Gym et commencer à jouer au jeu Breakout. Voici le code pour créer l'environnement :

import gym
import keyboard
import time
import matplotlib.pyplot as plt

env = gym.make('Breakout-v0')
env.render(mode='human')

Maintenant que notre environnement est créé et affiché, nous sommes prêts à explorer les actions du jeu.

🎮 Les actions du jeu

Le jeu Breakout dispose de quatre actions possibles :

  • 0 : Ne rien faire
  • 1 : Appuyer sur la touche "Feu" pour commencer
  • 2 : Déplacer le paddle vers la droite
  • 3 : Déplacer le paddle vers la gauche

Nous allons maintenant mapper ces actions aux touches du clavier.

🔤 Mapping des touches clavier

Nous allons utiliser le clavier pour contrôler les actions du jeu. Voici la correspondance entre les touches du clavier et les actions du jeu :

  • W : Ne rien faire
  • S : Appuyer sur la touche "Feu" pour commencer
  • D : Déplacer le paddle vers la droite
  • A : Déplacer le paddle vers la gauche

Nous allons utiliser un dictionnaire pour effectuer ce mapping. Voici le code :

action_dictionary = {
    "W": 0,
    "S": 1,
    "D": 2,
    "A": 3
}

Nous sommes maintenant prêts à explorer notre environnement et à jouer au jeu Breakout.

🚀 Exploration de l'environnement

Pour contrôler le jeu, nous allons utiliser une boucle infinie et lire les entrées du clavier. Voici le code :

total_reward = 0

while True:
    key = keyboard.read_event().name

    if key in action_dictionary:
        action = action_dictionary[key]
        _, reward, terminated, info = env.step(action)
        total_reward += reward
        env.render()
        time.sleep(0.05)

    if terminated:
        break

En utilisant ce code, vous pouvez contrôler le paddle du jeu en appuyant sur les touches "W", "S", "D" et "A". Le code continuera à exécuter le jeu jusqu'à ce que tous les blocs soient détruits ou que vous perdiez toutes vos vies.

Une fois que le jeu est terminé, vous pouvez voir le nombre total de récompenses que vous avez accumulées.

🖼️ Affichage de l'image de l'environnement

Nous pouvons également afficher l'image de l'environnement pour visualiser le jeu. Voici le code pour afficher l'image :

obs = env.reset()
plt.imshow(obs)
plt.show()

Cette image est importante car elle sera utilisée comme entrée pour notre réseau de neurones convolutif lors de l'apprentissage automatique.

📊 Analyse des valeurs de retour

Lorsque nous exécutons l'environnement Gym, nous obtenons cinq valeurs de retour :

  1. L'observation (ou l'image) de l'environnement.
  2. La récompense obtenue lors de l'action précédente.
  3. Un indicateur pour savoir si le jeu est terminé ou non.
  4. Des informations supplémentaires sur l'environnement.
  5. Un écran de rendu de l'environnement.

Ces valeurs de retour sont essentielles pour comprendre l'état du jeu et pour entraîner notre algorithme d'apprentissage par renforcement.

🎮 Script pour jouer au jeu

Si vous souhaitez jouer au jeu Breakout sans avoir à appuyer sur les touches du clavier, vous pouvez utiliser le script suivant :

def play_game():
    total_reward = 0

    while True:
        key = keyboard.read_event().name

        if key in action_dictionary:
            action = action_dictionary[key]
            _, reward, terminated, info = env.step(action)
            total_reward += reward
            env.render()
            time.sleep(0.05)

        if terminated:
            break

    return total_reward

reward = play_game()
print("Total reward:", reward)

Ce script vous permet de jouer au jeu Breakout et retourne le nombre total de récompenses que vous avez accumulées.

✅ Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons appris comment utiliser l'environnement Gym d'OpenAI pour exécuter et jouer au jeu Breakout. Nous avons également exploré les actions du jeu, mapping les touches du clavier aux actions du jeu, et affiché l'image de l'environnement. En utilisant les valeurs de retour de l'environnement, nous pouvons analyser l'état du jeu et entraîner un algorithme d'apprentissage par renforcement pour y jouer automatiquement.

Nous espérons que ce tutoriel vous a été utile. Si vous avez aimé cette vidéo, n'hésitez pas à appuyer sur le bouton "J'Aime" et à vous abonner à notre chaîne. Merci beaucoup et à bientôt !

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