使用Keras和DDPG玩赛车游戏（自动驾驶）

最新推荐文章于 2025-06-18 05:17:44 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-18 05:17:44 发布 · 2.7k 阅读

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#强化学习

这篇博客介绍了如何利用Keras和DDPG算法在赛车游戏中实现自动驾驶。在Ubuntu16.04环境下，使用特定版本的Keras（1.1.0）和TensorFlow（0.11.0）避免版本不兼容问题。文章详细记录了安装和运行过程中遇到的问题及解决方案，包括keras版本过高、lambda函数和range函数的差异。在代码解释部分，提到了F1-F6用于调整视角，`train_indicator`设置为1可启动训练，训练过程起初较慢，但车辆逐渐学会驾驶技巧。

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使用keras和DDPG玩赛车游戏

原文见链接
https://www.jianshu.com/p/a3432c0e1ef2
在整个安装运行过程中遇到了很多问题，所以记录下问题和解决方法。安装最好还是按照原文所述，遇到问题可以根据我的解决办法试试。
很多错误都是由于版本不一致导致的，环境版本如下：

Ubuntu16.04，python3
keras 1.1.0
tensorflow 0.11.0

原程序TensorFlow的版本是0.10.0，亲测0.11.0也可以使用，再高的版本就不行了，卸载高版本时务必将一些相关的辅助库一起卸载掉。

问题汇总

from keras.engine.training import collect_trainable_weights
ImportError: cannot import name collect_trainable_weights

这个应该是因为keras版本太高导致的，可以注释掉解决，但还有别的问题，建议安装匹配的版本

File "/root/gym_torcs/ActorNetwork.py", line 52, in create_actor_network
Steering = Dense(1,activation='tanh',init=lambda shape, name: normal(shape, scale=1e-4, name=name))(h1) 
TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'name'

查了很久以为是lambda函数的问题，后来发现通过修改TensorFlow版本可以解决

xrange报错

python3 里range的实现方式也改为了2.x里xrange的实现方式，所以修改为range就可以

代码解释

游戏中使用F1-F6调整视角，F2是主视角
原文中运行snakeoil3_gym可以看到运行示例，这个文件里的drive_example应该是训练好的一个方法，可以直接看到车辆已经学会了怎么开车
ddpg文件中，想要进行训练，需要将train_indicator设置为1，0只是简单运行。
原文件展训练片段数（轮数）为2000，每轮最多100000步，训练过程中，开始的几个episode(片段）比较慢，大概一个片段需要两个小时左右，可以看到车辆遇到边界后几乎不动，或者很缓慢的移动，之后速度会增加，大约到四百多片段的时候可以看到车辆能够通过两个弯了