ELF项目使用与启动教程

ELF项目使用与启动教程

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

1. 项目介绍

ELF（Extensive, Lightweight and Flexible）是一个为游戏研究设计的平台，尤其适用于实时战略（RTS）游戏的研究。该平台在C++端能够并行处理多个游戏，而在Python端则通过返回游戏状态批次，使得与现代化强化学习（RL）的整合变得十分友好。与其他平台（如OpenAI Gym）不同，ELF提供了一个Python版本，用于通过Python多进程和ZeroMQ进程间通信来运行并发游戏环境。

ELF具备以下特点：

• 端到端：提供游戏研究的一站式解决方案，包括微型实时战略游戏环境、并发模拟、直观API、基于Web的视觉化，以及由PyTorch提供支持的强化学习后端。
• 广泛性：任何具备C/C++接口的游戏都可以通过编写简单的包装器集成到框架中。
• 轻量级：即使在简单的游戏（如MiniRTS）和RTS引擎上，ELF也能以极低的开销高速运行。
• 灵活性：环境与执行者的配对非常灵活，支持多种不同的游戏与执行者组合。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：cmake（版本>=3.8）、gcc（版本>=4.9）和tbb（在Linux系统中为libtbb-dev）。

安装miniconda

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O $HOME/miniconda.sh
/bin/bash $HOME/miniconda.sh -b
$HOME/miniconda3/bin/conda update -y --all python=3

将以下内容添加到~/.bash_profile（如果尚未添加）并源此文件：

export PATH=$HOME/miniconda3/bin:$PATH

创建conda环境并安装依赖

conda create -n elf python=3
source activate elf
conda install pytorch -c soumith
pip install --upgrade pip
pip install msgpack_numpy
conda install tqdm
conda install libgcc

安装cmake、gcc和libtbb-dev（根据平台可能有所不同）。

克隆和构建项目

cd ~
git clone https://github.com/facebookresearch/ELF
cd ELF/rts/
mkdir build && cd build
cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=$HOME/miniconda3/bin/python
make

训练模型

cd ../..
sh ./train_minirts.sh --gpu 0

3. 应用案例和最佳实践

（此处将介绍一些实际应用案例和最佳实践，具体内容需根据项目文档和社区经验进行编写。）

4. 典型生态项目

（在这里，可以列出一些基于ELF框架的典型开源项目或扩展，展示ELF生态系统的多样性和活力。）

请注意，以上内容仅为示例模板，具体细节需要根据ELF项目的官方文档和社区资源来填充。

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