利用深度學習在GTA5進行自動駕駛——食用方法
阿新 • • 發佈:2021-08-03
說明
- 該專案參考(其實是直接拿來用)https://github.com/Sentdex/pygta5
B站視訊連結
https://www.bilibili.com/video/BV1Th41167u7
教程
- 配置環境
- 這裡推薦一下通過conda直接裝GPU版的tensorflow,輸入命令:
conda install tensorflow-gpu=2.3 tensorflow=2.3=mkl_py37h936c3e2_0
- 安裝
keras,tfleran,mss,pywin32,opencv
等等庫,大家執行後按程式碼提示安裝包即可
- 這裡推薦一下通過conda直接裝GPU版的tensorflow,輸入命令:
- 下載資料
- 百度網盤連結:連結: https://pan.baidu.com/s/1RB7rl6EkjNATzxEbEG25Cg
- 百度網盤連結:連結: https://pan.baidu.com/s/1RB7rl6EkjNATzxEbEG25Cg
train_model.py
是訓練模型的,如果想基於已有的模型再訓練,可以修改欄位LOAD_MODEL = True
為LOAD_MODEL = False
- 如果想自己訓練,那麼把
pygta5-motorcycle-training-data-and-model.zip
解壓後,把training_data
中的npy檔案放到datasets
目錄下
- 如果想自己訓練,那麼把
GRAD_SCREEN.py
是用來測試模型的- 把GTA5遊戲解析度設定為
800*600
,並把遊戲視窗放到左上角 - 直接執行
GRAD_SCREEN.py
- 回到遊戲視窗,點選一下即可。 如果想暫停程式,按大寫
T
,然後ctrl+c強制取消執行,不然會瘋狂輸入東西(doge) - 其實
pygta5-motorcycle-training-data-and-model.zip
包含原作者訓練好的模型,但是在我這邊使用模型很垃圾,不知道為什麼,如果大家用我訓練的模型也很垃圾可以試試原作者的模型,方法是:修改model.load(r"./model_saved/alexnet_num_3-gta-v-1-epochs-1000-lr-0.001.tflearn",weights_only=True)
變成model.load(r"解壓後zip/model/pygta5-car-fast-0.001-alexnetv2-10-epochs-300K-data.model.data-00000-of-00001", weights_only=True)
- 把GTA5遊戲解析度設定為