我用代码训练了一个拳皇模型，从此在游戏界再也没输过！

今天给大家介绍一个在街机游戏《街头霸王3》中，进行模拟来训练强化学习算法的工具包。

不仅在 MAME 游戏模拟器中可以使用，这个 Python 库可以在绝大多数的街机游戏中都可以训练你的算法。

下面小七从安装、设置到测试分步为大家介绍一下！

目前这个工具包支持在 Linux 系统，作为 MAME 的包装器来使用。

通过这个工具包，你可以定制算法逐步完成游戏过程，同时接收每一帧的数据和内部存储器的地址值来跟踪游戏状态，以及发送与游戏交互的动作。

首先你需要准备的是：

操作系统：Linux

Python 版本：3.6+

01

安装

你可以使用 pip 来安装该库，运行下面的代码:

《街头霸王3》示例：

这个工具包目前已用于游戏《街头霸王3》(Street Fighter Ill Third Strike: Fight for the Future）还可以用于MAME上的任何游戏。

下面的代码演示了如何在街头霸王的环境下编写一个随机智能体。

此外，这个工具包还支持 hogwild 训练:

02

游戏环境设置

在创建一个模拟环境之前,大家需要先加载游戏的ROM,并获取MAME所使用的游戏ID。

比如,这个版本街头霸王的游戏ID是“sfiii3n”

你可以通过运行以下代码来查看游戏ID：

该命令会打开 MAME 模拟器，你可以从游戏列表中选择你所要的那款游戏。

游戏的 ID 通常位于标题后面的括号中。

内存地址：

实际上该工具包与模拟器本身不需要太多的交互，只需要查找和内部状态相关联的内存地址，同时用所选取的环境对状态进行跟踪。

你可以使用MAME Cheat Debugger来观家随看时间的变化，内存地址值发生了怎样的改变。

可以使用以下命令运行 Debugger：