如果用NES模拟器，玩超级马里奥，如何配置环境

PaddlePaddle / PARL

A high-performance distributed training framework for Reinforcement Learning

https://parl.readthedocs.io/

Apache License 2.0

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如果用NES模拟器，玩超级马里奥，如何配置环境 #749

Closed monkeycc closed 2 years ago

monkeycc commented 2 years ago

PARL感觉还不能脱离gym的环境自己的游戏搭建gym太费劲了

PARL 有没模拟学习的可以识别这个NES模拟器的画面和按键来训练然后预测的时候通过界面来操作键盘来操作

# VirtuaNES 
# https://www.emulator-zone.com/doc.php/nes/virtuanes.html

# Super Mario Bros ROM
# https://wowroms.com/en/roms/nintendo-entertainment-system/download-super-mario-bros./23755.html

TomorrowIsAnOtherDay commented 2 years ago

目前没有，PARL 毕竟还是面向大众提供算法的稳定复现以及高性能并行，提升调研效率为主。像你这种场景专门针对自己游戏的，可以参考B站上的一些案例，有些同学用强化学习玩只狼，他们也是自己识别图像和自定义按键映射的。

monkeycc commented 2 years ago

B站都是用其他框架实现，不是用PARL

用PARL的基本上没有也是依赖于GYM环境

建议增加这类脱离GYM环境的教程创建PARL自己环境也行

而不是只能在OpenAI Gym环境中实现脱离这个OpenAI Gym环境，什么都干不了

TomorrowIsAnOtherDay commented 2 years ago

Gym不是环境，而是一个通用的强化学习接口，强化学习社区统一使用这个接口是为了更好的迁移算法，而不是限制在Gym接口。举个例子，我们最近参与的顶会赛事：能源调度。它的传统调度方案和强化学习没任何关联，但是研究者们为了加速强化学习在这个领域的应用，主动用python封装了c++底层，并且用gym的接口方式统一对外提供。

monkeycc commented 2 years ago

谢谢

原来如此学习了

所以如果用自己的游戏

看来还是要对接GYM的接口了