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python - 训练后将保存的 NEAT-Python 基因组应用到测试环境

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 13:15:01 25 4
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我已经使用一些 NEAT 算法为我自己的 AI 编写了一些简单的游戏,例如 flappy bird。一切正常,我知道发生了什么。问题是我不知道如何处理结果。人工智能学到了一些东西,我想保存那个进步。 TechwithTim YouTuber 说了一些关于使用 pickle 的事情,当我保存它时它对我有用。我什至可以从文件中加载它,但这就是我结束的地方。我不知道下一步该怎么做才能让一只鸟开始玩这个游戏,而在他之前玩游戏的那些鸟的知识。

保存在一个代码中

winner = p.run(game,50)
with open("winner.pkl", "wb") as f:
pickle.dump(winner, f)
f.close()

在另一个代码中打开:

with open("winner.pkl", "wb") as f:
genome = pickle.load(f)

使用时

print(type(genome))

输出是

<class "neat.genome.DefaultGenome">

最佳答案

我假设您提供的代码不是您自己的,并且您正在学习某种教程。代码质量很低,评论形式的文档几乎不存在,变量命名也不是英文。如果您编写了该代码,那么对于初学者来说完全没问题。实际上甚至令人印象深刻。虽然特别是对于初学者教程,我强烈建议搜索更好解释和记录的教程。

话虽如此,以下是您需要添加到项目中以重播已保存基因组的代码:

def replay_genome(config_path, genome_path="winner.pkl"):
# Load requried NEAT config
config = neat.config.Config(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction, neat.DefaultSpeciesSet, neat.DefaultStagnation, config_path)

# Unpickle saved winner
with open(genome_path, "rb") as f:
genome = pickle.load(f)

# Convert loaded genome into required data structure
genomes = [(1, genome)]

# Call game with only the loaded genome
game(genomes, config)

显然,由于代码质量很低,我无法理解到提供干净重放代码的程度。因此,代码只是重复使用现有的游戏代码来训练种群,尽管在这种情况下种群仅包含加载的基因组。

不要脸的插件:如果你想了解更多关于 Neuroevolution 的知识,请看这里: https://towardsdatascience.com/9068f532f7f7

关于python - 训练后将保存的 NEAT-Python 基因组应用到测试环境,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61365668/

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