Java教程

利用深度学习在GTA5进行自动驾驶——食用方法

本文主要是介绍利用深度学习在GTA5进行自动驾驶——食用方法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

说明

  1. 该项目参考（其实是直接拿来用）https://github.com/Sentdex/pygta5

B站视频链接

https://www.bilibili.com/video/BV1Th41167u7

教程

  1. 配置环境
    1. 这里推荐一下通过conda直接装GPU版的tensorflow，输入命令：conda install tensorflow-gpu=2.3 tensorflow=2.3=mkl_py37h936c3e2_0
    2. 安装keras，tfleran，mss，pywin32，opencv等等库，大家运行后按代码提示安装包即可
  2. 下载数据
    1. 百度网盘链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1RB7rl6EkjNATzxEbEG25Cg 密码: al32
  3. train_model.py是训练模型的，如果想基于已有的模型再训练，可以修改字段LOAD_MODEL = True为LOAD_MODEL = False
    1. 如果想自己训练，那么把pygta5-motorcycle-training-data-and-model.zip解压后，把training_data中的npy文件放到datasets目录下
  4. GRAD_SCREEN.py是用来测试模型的
    1. 把GTA5游戏分辨率设置为800*600,并把游戏窗口放到左上角
    2. 直接运行GRAD_SCREEN.py
    3. 回到游戏窗口，点击一下即可。 如果想暂停程序，按大写T，然后ctrl+c强制取消运行，不然会疯狂输入东西（doge）
    4. 其实pygta5-motorcycle-training-data-and-model.zip包含原作者训练好的模型，但是在我这边使用模型很垃圾，不知道为什么，如果大家用我训练的模型也很垃圾可以试试原作者的模型，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)变成model.load(r"解压后zip/model/pygta5-car-fast-0.001-alexnetv2-10-epochs-300K-data.model.data-00000-of-00001", weights_only=True)
这篇关于利用深度学习在GTA5进行自动驾驶——食用方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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