748033158378045AI斗地主.zip
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- douzero/dmc/models.py 3.88KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._models.py 210B
- douzero/dmc/arguments.py 2.67KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._arguments.py 210B
- douzero/dmc/__init__.py 53B
- __MACOSX/douzero/dmc/.___init__.py 210B
- douzero/dmc/file_writer.py 6.75KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._file_writer.py 210B
- douzero/dmc/env_utils.py 2.11KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._env_utils.py 210B
- douzero/dmc/utils.py 7.64KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._utils.py 210B
- douzero/dmc/dmc.py 9.22KB
- __MACOSX/douzero/dmc/._dmc.py 210B
- douzero/env/env.py 20.22KB
- __MACOSX/douzero/env/._env.py 210B
- douzero/env/game.py 16.37KB
- __MACOSX/douzero/env/._game.py 210B
- douzero/env/__init__.py 21B
- __MACOSX/douzero/env/.___init__.py 210B
- douzero/env/utils.py 628B
- __MACOSX/douzero/env/._utils.py 210B
- douzero/env/move_generator.py 7.43KB
- __MACOSX/douzero/env/._move_generator.py 210B
- douzero/env/move_detector.py 3.76KB
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- douzero/env/move_selector.py 2.99KB
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- douzero/evaluation/simulation.py 3.33KB
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- douzero/evaluation/deep_agent.py 1.62KB
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- douzero/evaluation/__init__.py
- __MACOSX/douzero/evaluation/.___init__.py 210B
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- pos_debug.py 1022B
- __MACOSX/._pos_debug.py 210B
- requirements.txt 128B
- __MACOSX/._requirements.txt 210B
资源介绍:
748033158378045AI斗地主.zip
* 本项目基于[DouZero](https://github.com/kwai/DouZero)
* 环境配置请移步项目DouZero
* 模型默认为WP，更换模型请修改start.py中的模型路径
* 运行main.py即可
* SL (`baselines/sl/`): 基于人类数据进行深度学习的预训练模型
* DouZero-ADP (`baselines/douzero_ADP/`): 以平均分数差异（Average Difference Points, ADP）为目标训练的Douzero智能体
* DouZero-WP (`baselines/douzero_WP/`): 以胜率（Winning Percentage, WP）为目标训练的Douzero智能体
## 说明
* 欢乐斗地主窗口模式最大化运行，屏幕分辨率1920x1080。由于设计像素级操作，运行出错请检查截图区域坐标（位于`MyPyQT_Form`类中的`__init__`函数内）
* 窗口移至右下角，避免遮挡手牌，历史牌，底牌区域。
* **本项目仅供学习以及技术交流，请勿用于其它目的，否则后果自负。**
## 使用步骤
1. 确认环境正常，等待手牌出现、底牌出现、地主角色确认后，点击**开始**，耗时几秒完成识别。
2. 窗口内显示识别结果，地主角色使用淡红色标出。识别完成自动开始记录出牌。
3. 观察AI建议的出牌，在游戏中手动选择并打出。
4. 游戏结束后弹出对话框提示输赢。
5. 识别错误或无反应可通过**结束**按钮停止本局。至于游戏，就自己手动打完吧。
6. 坐标自行调整请使用pos_debug.py
## 潜在Bug
* 王炸时出牌特效时间较长，有一定几率导致只能识别出一个王。
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