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项目简介
本项目借助PyTorch框架，利用深度Q学习（Deep Q Learning）算法，训练神经网络模型来操控贪吃蛇游戏。能让贪吃蛇自动寻觅食物并规避碰撞，项目涵盖了贪吃蛇游戏环境的搭建、深度Q学习算法的训练流程以及训练结果的可视化呈现。
项目的主要特性和功能
- 贪吃蛇游戏环境：实现了贪吃蛇移动、食物生成、碰撞检测等基础游戏逻辑。
- 深度Q学习算法：运用深度神经网络（Q网络）和经验回放机制训练贪吃蛇智能体。
- 训练过程可视化：提供得分、蛇长度等训练数据的可视化图表，便于分析训练效果。
- 预训练模型：项目自带多个预训练模型，用户可直接使用这些模型运行游戏。
安装使用步骤
环境准备
- 确保已安装Python 3.x。
- 安装所需的Python库：
bash pip install torch numpy pygame
下载项目源码
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
训练模型
- 进入项目目录，运行以下命令开始训练：
bash python train.py - 训练过程中会生成模型权重文件，并保存在
dir_chk目录中。
运行游戏
- 使用预训练模型运行游戏：
bash python WatchAgent.py - 游戏界面会显示贪吃蛇的移动情况，用户可通过观察蛇的行为评估模型训练效果。
查看训练结果
训练过程中生成的图表保存在outputImage目录中，用户可查看这些图表分析训练效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】