作為一名快樂(lè)的肥宅，玩游戲是居家必備，無(wú)論是王者榮耀、吃雞、原神這些大熱游戲，還是跳一跳、合成大西瓜、2048、這些風(fēng)靡一時(shí)得小游戲，咱都有涉及。但是為了成為一個(gè)“頭號(hào)玩家”，我總是瘋狂的去個(gè)各大社區(qū)、網(wǎng)站尋找各種攻略，跟著攻略成長(zhǎng)，我時(shí)常在想，什么時(shí)候俺才能成為一代攻略大神啊，讓大家學(xué)習(xí)我的技術(shù)，豈不是很刺激！

靈光一閃，畢竟我是個(gè)有點(diǎn)小技術(shù)的肥宅，曾經(jīng)也癡迷過(guò)deepmind，跑過(guò)AlphaGo，這不得訓(xùn)練一個(gè)AI玩一玩。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練2048游戲，

觀察AI如何找到出口？

既然要練手，那就先從2048這種簡(jiǎn)單，不考驗(yàn)操作，純策略的游戲入手吧。在網(wǎng)上搜羅了一番，果然讓我找到了開(kāi)源的2048游戲環(huán)境，GitHub地址：

https://github.com/rgal/gym-2048。

下一步就是把這個(gè)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合了。

算法部分很簡(jiǎn)單，目前我才用的是最傳統(tǒng)的DQN，10分鐘就可以達(dá)到一個(gè)還可以的模型效果。如果小伙伴們有想法，可以試試RainBow，PPO，A2C，SAC這類算法，相信會(huì)獲得更佳的效果。

我開(kāi)發(fā)這個(gè)模型，用的是來(lái)自華為云的ModelArts（它是一個(gè)在線、開(kāi)箱即用的AI平臺(tái)，還有免費(fèi)的GPU算力，每天不限次數(shù)使用，不要太爽！），所以代碼是在ipynb中跑的。

整體步驟大概可以分為3步：

1.創(chuàng)建游戲環(huán)境

2.創(chuàng)建DQN算法

def learn（self， buffer）： # 當(dāng)replaybuffer中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大于batchsize時(shí)，從中隨機(jī)采樣一個(gè)batch的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí) if buffer.size 》=self.args.batch_size： # 更新target_model的參數(shù) if self.learn_step_counter %args.target_update_freq == 0： self.target_model.load_state_dict（self.behaviour_model.state_dict（）） self.learn_step_counter += 1 # 從replaybuffer中隨機(jī)采樣一個(gè)五元組（當(dāng)前觀測(cè)值，動(dòng)作，下一個(gè)觀測(cè)值，是否一局結(jié)束，獎(jiǎng)勵(lì)值） s1， a， s2， done， r =buffer.get_sample（self.args.batch_size） s1 =torch.FloatTensor（s1）.to（device） s2 = torch.FloatTensor（s2）.to（device） r = torch.FloatTensor（r）.to（device） a = torch.LongTensor（a）.to（device） if args.use_nature_dqn： q =self.target_model（s2）.detach（） else： q = self.behaviour_model（s2） # 每個(gè)動(dòng)作的q值=r+gamma*（1-0或1）*q_max target_q = r +torch.FloatTensor（args.gamma * （1 - done））.to（device） * q.max（1）［0］ target_q =target_q.view（args.batch_size， 1） eval_q = self.behaviour_model（s1）.gather（1，torch.reshape（a， shape=（a.size（）［0］， -1））） # 計(jì)算損失函數(shù) loss = self.criterion（eval_q，target_q） self.optimizer.zero_grad（） loss.backward（） self.optimizer.step（） def get_action（self， state， explore=True）： # 判斷是否探索，如果探索，則采用貪婪探索策略決定行為 if explore： if np.random.uniform（） 》=args.epsilon： action = randint（0，self.action_dim - 1） else： # Choose the best action accordingto the network. q =self.behaviour_model（torch.FloatTensor（state）.to（device）） m， index = torch.max（q， 1） action =index.data.cpu（）.numpy（）［0］ else： q = self.behaviour_model（torch.FloatTensor（state）.to（device）） m， index = torch.max（q， 1） action =index.data.cpu（）.numpy（）［0］ return action classReplayBuffer： def __init__（self， buffer_size， obs_space）： self.s1 = np.zeros（obs_space， dtype=np.float32） self.s2 = np.zeros（obs_space，dtype=np.float32） self.a = np.zeros（buffer_size，dtype=np.int32） self.r = np.zeros（buffer_size，dtype=np.float32） self.done = np.zeros（buffer_size，dtype=np.float32） # replaybuffer大小 self.buffer_size = buffer_size self.size = 0 self.pos = 0 # 不斷將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入buffer def add_transition（self， s1， action， s2，done， reward）： self.s1［self.pos］ = s1 self.a［self.pos］ = action if not done： self.s2［self.pos］ = s2 self.done［self.pos］ = done self.r［self.pos］ = reward self.pos = （self.pos + 1） %self.buffer_size self.size = min（self.size + 1，self.buffer_size） # 隨機(jī)采樣一個(gè)batchsize def get_sample（self， sample_size）： i = sample（range（0， self.size）， sample_size） return self.s1［i］， self.a［i］，self.s2［i］， self.done［i］， self.r［i］

3.創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)模型

此處我用的就是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的三層卷積網(wǎng)絡(luò)

classNet（nn.Module）： #obs是狀態(tài)空間輸入，available_actions_count為動(dòng)作輸出維度 def __init__（self， obs，available_actions_count）： super（Net， self）.__init__（） self.conv1 = nn.Conv2d（obs， 128，kernel_size=2， stride=1） self.conv2 = nn.Conv2d（128， 64，kernel_size=2， stride=1） self.conv3 = nn.Conv2d（64， 16，kernel_size=2， stride=1） self.fc1 = nn.Linear（16，available_actions_count） self.relu = nn.ReLU（inplace=True） def forward（self， x）： x = x.permute（0， 3， 1， 2） x = self.relu（self.conv1（x）） x = self.relu（self.conv2（x）） x = self.relu（self.conv3（x）） x = self.fc1（x.view（x.shape［0］， -1）） return x

完成以上三步，就可以愉快的開(kāi)始訓(xùn)練啦：

print（‘

training.。?！゜egin_t= time.time（）max_reward= 0fori_episode in range（args.epochs）： # 每局開(kāi)始，重置環(huán)境 s = env.reset（） # 累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)值 ep_r = 0 while True： # 計(jì)算動(dòng)作 a = dqn.get_action（np.expand_dims（s，axis=0）） # 執(zhí)行動(dòng)作 s_， r， done， info = env.step（a） # 存儲(chǔ)信息 memory.add_transition（s， a， s_， done，r） ep_r += r # 學(xué)習(xí)優(yōu)化過(guò)程 dqn.learn（memory） if done： print（‘Ep： ’， i_episode， ‘| Ep_r： ’， round（ep_r， 2）） if ep_r 》 max_reward： max_reward = ep_r print（“current_max_reward{}”.format（max_reward）） # 保存模型 torch.save（dqn.behaviour_model，“2048.pt”） break s = s_print（“finish！time cost is {}s”.format（time.time（） - begin_t））

我只訓(xùn)練了10分鐘，在這個(gè)不能錯(cuò)步的嚴(yán)格環(huán)境下，推理時(shí)可以達(dá)到256分，如果采用更先進(jìn)算法，更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，2048不是夢(mèng)。

詳細(xì)代碼獲取方式：

通過(guò)此鏈接可直接在線運(yùn)行，或者下載

https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/notebook/detail/？id=3a11d09b-85f5-4ae4-b4a7-9b19be2b444d

這個(gè)技術(shù)來(lái)源是我在去年華為云AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃中接觸到的，據(jù)說(shuō)今年華為云又開(kāi)始了新一輪【AI實(shí)戰(zhàn)營(yíng)】，6大分類實(shí)戰(zhàn)營(yíng)Python、ModelArts、MindSpore AI框架、深度、強(qiáng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)，助我們成為“AI王者”！

編輯：jq