利用深度学习在GTA5进行自动驾驶——食用方法

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

0. 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
1. 下载数据
   1. 百度网盘链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1RB7rl6EkjNATzxEbEG25Cg 密码: al32
2. 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
3. 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)

标签：training,食用方法,True,模型,驾驶,pygta5,GTA5,model,data
来源： https://www.cnblogs.com/Coder-Photographer/p/15092044.html