文章目錄

• • 引子
  • 安裝Anaconda
  • 安裝環境及相關依賴
  • 運行代碼

引子

最近調研了蠻多能跑德州撲克的平臺，但有些代碼太老，有些太過復雜，很難找到開源的、方便的代碼供研究。最近發現neuron_poker，考慮安裝的復雜程度、代碼閱讀難度、運行效率等因素，綜合來看算是不錯，而且還帶有GUI界面，唯一的遺憾就是里面Keras和torch.keras混用，而我pytorch用的比較多，所以沒有深入研究。

本文簡單介紹一下neuron_poker的安裝及使用。這是一個用于強化學習研究德州撲克的環境，主要用于學術研究。github鏈接：https://github.com/dickreuter/neuron_poker。

雖然readme里面的內容已經足夠了，但對于完全的小白來說可能比較不友好，于是我決定寫一篇保姆級別的使用教程。順帶一提，我的操作系統是win10。

安裝Anaconda

順便還可以安裝一下pycharm。這部分網上的教程非常多，能看見這篇博文的同學搜索引擎隨便搜，點開前幾個鏈接看看準沒錯。

可以用conda -V 和python -V來檢查自己有沒有安裝好。

安裝環境及相關依賴

主要分為三步：git clone , conda create env 和pip install

選擇一個文件夾，命令行進入。

命令行輸入git clone https://github.com/dickreuter/neuron_poker.git，回車運行。

如果報錯提示缺少git就用 pip install git這個命令安裝一下，如果沒有辦法訪問github就用國內的鏡像。

安裝好neuron_poker.git后，運行cd neroun_poker-master進入對應的文件夾。

運行指令 conda create -n neuron_poker python=3.7，創建一個虛擬環境，neuron_poker就是環境名稱，如果是第一次創建的話可能需要自動下載一些第三方拓展包，等待一會兒之后conda activate neuron_poker打開虛擬環境。

我直接使用的環境是base。

然后運行指令pip install -r requirements.txt就可以自動安裝需要的第三方依賴庫了。

現實Requirement already satisfied 就說明安裝第三方依賴完成了。

運行代碼

直接在命令行輸入指令。
python main.py selfplay random --render
用隨機決策的電腦玩家自博弈。

命令行會有輸出，并且會自動跳出游戲界面：

如果到了這一步，恭喜你，代碼已經可以正常運行了！

后面補充一些其它的指令：
python main.py selfplay keypress --render
用鍵盤按鍵與電腦AI交互博弈。
python main.py selfplay equity_improvement --improvement_rounds=20 --episodes=10
用遺傳算法與自我改善訓練一個agent。
python main.py selfplay dqn_train -c
使用 c++ 蒙特卡洛訓練DQN agent。

里面這些參數的含義就要具體在main.py里面找了。

上面顯示的自博弈是只有2個agent。這部分是在main.py的第106行修改玩家人數為6就可以了。

這是6個agent的的界面。

如果想深入細節更改源碼，就需要進一步閱讀源碼和項目文檔了，也就是代碼的doc文件夾及readme.rst等文件。開啟neuron_poker的探索之旅吧！

祝好！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【代码开发】neuron_poker安装及简单使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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