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利用深度學習在GTA5進行自動駕駛——食用方法

說明

  1. 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

  1. 配置環境
    1. 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
    2. 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
  2. 下載資料
    1. 百度網盤連結:連結: https://pan.baidu.com/s/1RB7rl6EkjNATzxEbEG25Cg
      密碼: al32
  3. 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 = TrueLOAD_MODEL = False
    1. 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
  4. GRAD_SCREEN.py是用來測試模型的
    1. 把GTA5遊戲解析度設定為800*600,並把遊戲視窗放到左上角
    2. 直接執行GRAD_SCREEN.py
    3. 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)
    4. 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)