chenqianjaing comments

Results 4 comments of


                                            chenqianjaing

训练超级慢，有什么办法可以提高效率？

@junxiaosong 非常优秀的代码。学习了。更新 mcts 时，你使用了递归。这是慢的一个主要原因。其实是可以改写为堆栈的方式

> 我已经上传了和AI对打的代码：https://github.com/tonyxu99/String_fighter_AI > 多谢。我会试一试那个Integration UI. 另外我知道为什么“Start”按钮不工作了，原来默认屏蔽“Start”按钮（可能防止AI乱按“Start”按钮）。要修改scenario.json激活“Start”按钮。怎么修改scenario.json激活“Start”按钮？

最后林哥是如何搞定生成最后一关存档文件的？

> > > 我已经上传了和AI对打的代码：https://github.com/tonyxu99/String_fighter_AI > > > > > > > 多谢。我会试一试那个Integration UI. 另外我知道为什么“Start”按钮不工作了，原来默认屏蔽“Start”按钮（可能防止AI乱按“Start”按钮）。要修改scenario.json激活“Start”按钮。 > > > > > > 怎么修改scenario.json激活“Start”按钮？ > > 加上这段： "actions": [ [[], ["UP"], ["DOWN"]], [[],...

最后林哥是如何搞定生成最后一关存档文件的？

> @qjchen1972 > > > 谢谢，一会试试。昨晚在retro的example里的interactivate.py里，把按键扩展到24位，同时设置use_restricted_actions=retro.Actions.ALL，是可以用interactivate.py进行mode设置成2p对战。也参考了你的代码对state进行了保存。 > > 你好，可以麻烦说下具体是怎么设置的吗，在interactivate.py下按哪几个键来选择2p模式？谢谢对应修改一下retro的example里的interactivate.py： class RetroInteractive(Interactive): """ Interactive setup for retro games """ def __init__(self, game, state, scenario): env = retro.make(game=game, state=state, scenario=scenario,...