ELF项目使用与配置指南

ELF项目使用与配置指南

ELF An End-To-End, Lightweight and Flexible Platform for Game Research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/elf/ELF

1. 项目目录结构及介绍

ELF（End-To-End, Lightweight and Flexible）是一个为游戏研究设计的平台，特别是针对实时战略（RTS）游戏。以下是ELF项目的目录结构及其组件的简要介绍：

ELF/
│
├── atari/              # Atari游戏相关的目录
├── docs/               # 项目文档
├── elf/                # ELF核心代码
├── elf_python/         # ELF的Python封装
├── go/                 # Go引擎相关的目录
├── rlpytorch/          # 基于PyTorch的强化学习框架
├── rts/                # RTS引擎和游戏环境
├── vendor/             # 第三方库和依赖
│
├── .gitignore          # Git忽略文件
├── .travis.yml         # Travis CI配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md  # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md     # 贡献指南
├── LICENSE             # 项目许可证
├── README.md           # 项目说明文件
│
├── check.py            # 检查脚本
├── console_df.sh       # 控制台脚本
├── console_df_check_train.sh # 检查训练脚本
├── console_df_mcts.sh  # MCTS脚本
├── df_console.py       # 控制台Python脚本
├── df_selfplay.py      # 自玩游戏脚本
├── df_selfplay.sh      # 自玩游戏脚本
├── eval.py             # 评估脚本
├── eval_atari.sh       # Atari游戏评估脚本
├── eval_checkforward.py # 检查前向脚本
├── eval_lstm.py        # LSTM评估脚本
├── eval_minirts.sh     # MiniRTS评估脚本
├── eval_minirts2.sh    # MiniRTS2评估脚本
├── eval_reduced_mcts.py # 简化MCTS评估脚本
├── eval_selfplay_aivsai.py # AI对AI自玩游戏脚本
│
├── ex_elfpy.py         # ELF Python示例脚本
├── overview.png        # 项目概览图
├── selfplay.py         # 自玩游戏Python脚本
├── selfplay_aivsai.sh  # AI对AI自玩游戏脚本
├── selfplay_minirts.sh # MiniRTS自玩游戏脚本
├── train.py            # 训练脚本
├── train_atari.sh      # Atari游戏训练脚本
├── train_df.sh         # 训练脚本
├── train_lstm.py       # LSTM训练脚本
├── train_minirts.sh    # MiniRTS训练脚本
├── train_minirts_unitcmd.sh # MiniRTS单位命令训练脚本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括以下脚本：

• console_df.sh：启动控制台界面，用于与ELF平台进行交互。
• train.sh系列：用于训练不同的游戏模型，例如train_minirts.sh用于训练MiniRTS游戏。
• eval.sh系列：用于评估训练好的模型。

以train_minirts.sh为例，该脚本通常包含了启动训练所需的基本命令，如：

#!/bin/bash
cd ..
python train.py --gpu 0

该脚本会切换到项目根目录，并使用Python运行train.py脚本，指定使用第一个GPU进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常包括：

• cmake相关的配置文件：用于构建项目，例如CMakeLists.txt。
• .travis.yml：用于配置持续集成服务Travis CI。
• config.py或其他.cfg文件：这些文件包含项目运行时所需的配置参数。

例如，一个简单的配置文件可能包含如下内容：

# config.py
batch_size = 256
learning_rate = 0.001
num_episodes = 1000

这个配置文件定义了训练批次大小、学习率和总的训练回合数。这些参数可以在运行训练脚本时进行修改，以满足不同训练场景的需求。

ELF An End-To-End, Lightweight and Flexible Platform for Game Research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/elf/ELF