Hướng dẫn sử dụng OpenAI Gym cho trò chơi Atari - Reinforcement Learning
Mục lục
- Giới thiệu
- Cài đặt môi trường
- Tạo một sự tương tác với Game
- Nhận và xử lý hình ảnh trong game
- Hướng dẫn di chuyển và chơi game
- Ghi lại tổng số điểm
- Kết luận
- Tài liệu tham khảo
[🎮] Hướng dẫn Machine Learning và Reinforcement Learning trong Atari với Python
Trong các bài viết này, chúng ta sẽ khám phá và ứng dụng kiến thức về Machine Learning, Reinforcement Learning, Control Engineering, Robotics và Mechatronics trong việc chơi game Atari sử dụng Python. Bài viết này sẽ tập trung vào trò chơi "Breakout". Mục tiêu của bài viết này là hướng dẫn bạn cách chạy trò chơi này từ một đoạn mã Python và lấy thông tin từ trò chơi để bạn có thể huấn luyện một thuật toán Reinforcement Learning tự động chơi trò chơi này.
1. Giới thiệu
Trong phần này, chúng ta sẽ được giới thiệu về môi trường gym Atari và trò chơi "Breakout".
Trò chơi "Breakout" là một trò chơi trong đó mục tiêu chính của người chơi là phá hủy chướng ngại vật được biểu diễn bằng tường gạch trên màn hình. Người chơi sẽ điều khiển một thanh trượt để đẩy một quả bóng lên trên màn hình, làm nó va chạm với tường gạch để phá hủy chúng. Mỗi lần phá hủy một tường gạch, người chơi sẽ nhận được điểm thưởng.
2. Cài đặt môi trường
Để bắt đầu, chúng ta cần cài đặt các thư viện Python cần thiết. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ sử dụng Anaconda Navigator. Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng môi trường Python khác, bạn có thể mở terminal và nhập các lệnh tương tự.
Đầu tiên, chúng ta cần cài đặt môi trường gym bằng cách chạy lệnh sau đây:
pip install gym
Tiếp theo, chúng ta cần cài đặt môi trường Atari thông qua lệnh sau:
pip install gym[atari]
Cuối cùng, chúng ta cần cài đặt thư viện keyboard bằng lệnh:
pip install keyboard
3. Tạo một sự tương tác với game
Phần này giới thiệu mã nguồn để tạo một sự tương tác với trò chơi "Breakout". Chúng ta sẽ hiển thị trò chơi trong một cửa sổ và sử dụng bàn phím để điều khiển thanh trượt.
Đầu tiên, chúng ta cần import các thư viện và gói cần thiết:
import gym
import keyboard
import time
Tiếp theo, chúng ta tạo môi trường sử dụng mã sau:
env = gym.make('Breakout-v0')
env.render(mode='human')
env.reset()
Sau đó, chúng ta cần khai báo các phím tương ứng với hành động trong game:
actions = {
'W': 0, # Không làm gì
'S': 1, # Bắt đầu trò chơi
'D': 2, # Di chuyển sang phải
'A': 3 # Di chuyển sang trái
}
Khi đã có môi trường và khai báo hành động, chúng ta có thể điều khiển trò chơi bằng cách sử dụng bàn phím. Chúng ta sẽ sử dụng một vòng lặp vô hạn để duy trì sự tương tác với trò chơi:
total_reward = 0
while True:
key = keyboard.read_event().name
action = actions.get(key)
if action is not None:
observation, reward, done, info = env.step(action)
total_reward += reward
env.render()
time.sleep(0.05)
if done:
print("Game over!")
break
print("Total reward:", total_reward)
4. Nhận và xử lý hình ảnh trong game
Một phần quan trọng trong việc huấn luyện thuật toán Reinforcement Learning là lấy thông tin từ hình ảnh trong game. Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách lấy và hiển thị hình ảnh từ game "Breakout".
Đầu tiên, chúng ta cần import thư viện matplotlib để hiển thị hình ảnh:
import matplotlib.pyplot as plt
Sau đó, chúng ta sử dụng đoạn mã sau để lấy và hiển thị hình ảnh từ game:
observation = env.reset()
plt.imshow(observation)
plt.show()
5. Hướng dẫn di chuyển và chơi game
Phần này giới thiệu cách di chuyển thanh trượt và chơi trò chơi "Breakout".
Để di chuyển thanh trượt sang trái, chúng ta sử dụng một hàm điều khiển:
def move_left():
env.step(3)
env.render()
time.sleep(0.05)
Tương tự, để di chuyển thanh trượt sang phải, chúng ta sử dụng một hàm điều khiển khác:
def move_right():
env.step(2)
env.render()
time.sleep(0.05)
Để bắt đầu trò chơi, sử dụng hàm sau:
def start_game():
env.step(1)
env.render()
time.sleep(0.05)
Cuối cùng, chúng ta có thể chơi trò chơi bằng cách sử dụng các hàm điều khiển đã định nghĩa:
start_game()
move_left()
move_right()
6. Ghi lại tổng số điểm
Sau khi chơi xong một ván, chúng ta có thể lấy tổng số điểm đã nhận được. Để làm điều đó, chúng ta chỉ cần cộng dồn các điểm thưởng trong suốt quá trình chơi:
total_reward = 0
total_reward += reward
print("Total reward:", total_reward)
7. Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu cách chạy và tương tác với trò chơi "Breakout" trong môi trường gym Atari bằng cách sử dụng Python. Chúng ta đã biết cách lấy hình ảnh từ game, di chuyển thanh trượt và tính tổng số điểm đã đạt được. Qua quá trình này, chúng ta có thể tiếp tục nghiên cứu và phát triển thuật toán Reinforcement Learning cho trò chơi này.
8. Tài liệu tham khảo