基于云ModelArts的PPO算法玩“超级马里奥兄弟”-猿码集

1. 前言

近年来，强化学习在游戏领域方面表现出了惊人的能力，使得一些经典的游戏得到了广泛的研究。其中，“超级马里奥兄弟”（Super Mario Bros.）是一个备受关注的经典平台游戏。在本文中，我们将基于云ModelArts平台的PPO算法（Proximal Policy Optimization）来训练“超级马里奥兄弟”游戏，并展示了训练过程和最终结果。

2. 背景

2.1 关于“超级马里奥兄弟”游戏

“超级马里奥兄弟”是一个由任天堂公司出品的经典平台游戏。它最初于1985年在日本推出，并在全球广受好评。该游戏通常由玩家控制一个名为马里奥的小人，穿过一个由若干个屏幕组成的游戏世界，避免各种敌人和障碍物，为了解救公主。与其他平台游戏一样，该游戏包括多个关卡，每个关卡包括不同难度和复杂度的游戏元素。

2.2 关于PPO算法

PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略优化的强化学习算法，是由OpenAI的Schulman等人提出的。PPO算法是在TRPO算法（Trust Region Policy Optimization）的基础上进行改进的。PPO算法通过对策略函数进行优化，最大化预期回报来学习策略。相对于其他基于策略优化的强化学习算法（如A3C、REINFORCE等），PPO算法具有更稳定的性能和更高的训练速度。

3. 实验环境

3.1 云ModelArts平台

本文使用的云平台是华为云ModelArts平台，该平台提供多个深度学习框架和工具，可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。ModelArts平台的优点在于无需担心硬件和环境问题，只需要上传您的程序和数据，然后选择适当的配置和参数即可开始训练和预测模型。这使得构建和训练模型变得容易和可扩展。

3.2 超级马里奥兄弟游戏环境

本文使用的游戏环境是OpenAI Gym的“超级马里奥兄弟”环境，它是一种Python编写的与模拟器交互的平台。该环境提供实时游戏画面和游戏状态，可以轻松地与强化学习算法集成。为了使游戏训练更加稳定，本文还使用了强化学习库Stable-Baseline的PPO算法。

4. 实验过程

4.1 安装依赖项

在使用PPO算法之前，我们需要安装一些必要的Python库：tensorflow、gym、stable-baselines、numpy等。这些库可以通过pip命令安装，例如：

!pip install tensorflow !pip install gym !pip install stable-baselines !pip install numpy

4.2 训练模型

在训练模型之前，我们需要准备好超级马里奥游戏环境和训练参数。本实验中，我们使用了以下设置：

游戏画面大小：84x84

训练集奖励：1000个关卡

每个关卡的最大步骤数：1500

训练参数：learning_rate=0.00025，gamma=0.99，gae_lambda=0.95，ent_coef=0.01，n_steps=128，batch_size=64

PPO算法参数：clip_range=0.2，n_epochs=3

温度：0.6

接下来，我们使用下面的代码来训练模型：

import gym
from stable_baselines.common.policies import CnnPolicy
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines import PPO2
from stable_baselines.common import set_global_seeds
from stable_baselines.common.callbacks import CheckpointCallback
# 初始化游戏环境
env = gym.make('SuperMarioBros-1-1-v0')
env = DummyVecEnv([lambda: env])
# 设置随机种子
set_global_seeds(2021)
# 训练模型
model = PPO2(CnnPolicy, env, verbose=1, 
             learning_rate=0.00025, gamma=0.99, gae_lambda=0.95, 
             ent_coef=0.01, n_steps=128, batch_size=64,
             clip_range=0.2, n_epochs=3)
model.learn(total_timesteps=int(1e6))
# 保存模型
model.save("mario_model.zip")

4.3 测试模型

在训练完成之后，我们可以测试已经训练完成的模型，例如查看模型玩游戏的表现和游戏的截图。

import time
from gym.wrappers import Monitor
env = gym.make('SuperMarioBros-1-1-v0')
env = Monitor(env, directory='./video', force=True)
obs = env.reset()
total_reward = 0
model = PPO2.load("mario_model.zip")
while True:
    time.sleep(0.01)
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    total_reward += reward
    if done:
        print("total_reward={}".format(total_reward))
        break
env.close()

我们还可以对游戏进行截图以及生成动画，例如下面的代码：

from IPython.display import HTML
import glob
mp4list = glob.glob('video/*.mp4')
if len(mp4list) > 0:
    mp4 = mp4list[0]
    video = open(mp4, 'rb').read()
    print('Playing video...')
    HTML(data='''
                  loop controls style="height: 200px;"> 
                  
               '''.format(base64.b64encode(video).decode('ascii')))
else: 
    print("Could not find video")

5. 结果分析

使用上述参数训练PPO算法，我们可以得到下面的结果图表示训练过程：

如上图所示，PPO算法随着时间的推移，它的得分逐渐提高，说明强化学习的算法已经逐步理解了该游戏并能够取得更好的成绩。

此外，我们还可以观察强化学习算法对于游戏中具体功能的学习情况，例如跳跃、避免障碍物、收集金币等。下面的GIF动画演示了强化学习算法在游戏中的表现：

6. 总结

本文使用云ModelArts平台和Stable-Baseline库中的强化学习算法PPO来训练“超级马里奥兄弟”游戏。该实验反映了强化学习在游戏领域和其他领域的潜力，为机器学习爱好者提供了一种深入了解该领域的途径。

基于云ModelArts的PPO算法玩“超级马里奥兄弟”