TensorKart 开源项目教程

TensorKart 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

TensorKart 项目的目录结构如下：

TensorKart/
├── data/
│   ├── captures/
│   ├── models/
│   └── training_data.csv
├── docs/
├── examples/
├── scripts/
│   ├── capture.py
│   ├── train.py
│   └── play.py
├── tensorkart/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
│   └── player.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存储项目的数据文件，包括捕获的图像、训练模型和训练数据。
  • captures/: 存储捕获的游戏图像。
  • models/: 存储训练好的模型文件。
  • training_data.csv: 存储训练数据的CSV文件。
• docs/: 存储项目的文档文件。
• examples/: 存储示例代码和配置文件。
• scripts/: 存储项目的脚本文件，包括捕获图像、训练模型和玩游戏。
  • capture.py: 用于捕获游戏图像的脚本。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • play.py: 用于玩游戏的脚本。
• tensorkart/: 存储项目的主要代码文件。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • config.py: 配置文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
  • player.py: 玩家控制文件。
• .gitignore: Git忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

TensorKart 项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的三个脚本文件：

• capture.py: 用于捕获游戏图像的脚本。通过运行该脚本，可以捕获游戏过程中的图像数据，用于后续的模型训练。
• train.py: 用于训练模型的脚本。通过运行该脚本，可以使用捕获的图像数据训练机器学习模型，以实现自动驾驶功能。
• play.py: 用于玩游戏的脚本。通过运行该脚本，可以使用训练好的模型来控制游戏中的车辆，实现自动驾驶。

启动文件使用方法

1. 捕获图像：

   python scripts/capture.py
   

2. 训练模型：

   python scripts/train.py
   

3. 玩游戏：

   python scripts/play.py
   

3. 项目的配置文件介绍

TensorKart 项目的配置文件主要是 tensorkart/config.py。该文件包含了项目的各种配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

配置文件内容

# tensorkart/config.py

# 数据路径配置
DATA_DIR = 'data/'
CAPTURES_DIR = DATA_DIR + 'captures/'
MODELS_DIR = DATA_DIR + 'models/'
TRAINING_DATA_FILE = DATA_DIR + 'training_data.csv'

# 模型配置
MODEL_NAME = 'my_model'
MODEL_FILE = MODELS_DIR + MODEL_NAME + '.h5'

# 训练配置
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 10

配置文件使用方法

在项目的其他代码文件中，可以通过导入 config.py 文件来使用这些配置参数：

from tensorkart import config

# 使用配置参数
data_dir = config.DATA_DIR
model_file = config.MODEL_FILE
batch_size = config.BATCH_SIZE

通过这种方式，可以方便地管理和修改项目的配置参数，而无需在每个文件中单独定义。