皮卡丘排球项目中Ape-x DQN的PyTorch实现：apex_dqn_pytorch

Alphachu：皮卡丘排球的Ape-x DQN实现 培训代理商，以学习如何玩皮卡丘排球。 架构是基于从猿-X DQN。 该游戏位于exe文件中，这使整个问题比其他Atari游戏要复杂得多。 我构建了python环境来获取游戏的屏幕截图，以提供状态信息并检测游戏的开始和结束。 我使用mss进行屏幕截图，使用cv2预处理图像，使用Pynput按下键盘，并使用tensorboardX记录日志。 我为每个参与者使用Xvfb创建了许多虚拟监视器。 为了向每个监视器提供不同的键输入，该体系结构必须是多进程的。 学习者仅在GPU上训练，许多（假设10个）参与者从虚拟监视器收集数据。 它们通过日志目录中的文件进行通信。 听起来很复杂。 我的方法看起来很原始，但这是训练皮卡丘排球的唯一方法。 开始之前 我在Ubuntu和Mac上尝试过。 在actor.py和learninger.py中重置log_d