【源码】基于Python和TensorFlow框架的Flappy Bird游戏AI训练与模拟

项目简介

本项目借助Double DQN算法打造了一个AI模型，使其能成功完成Flappy Bird游戏。代码依托flappy-bird-gymnasium环境，还附带预训练模型，用户可直接感受AI玩Flappy Bird游戏的效果。

项目的主要特性和功能

• AI模型训练：运用Double DQN算法开展模型训练，让小鸟在Flappy Bird游戏中有出色表现。
• 预训练模型：提供预训练模型，使用户无需长时间训练就能体验AI玩游戏的效果。
• 多进程训练：支持多进程训练，通过多个Agent收集游戏经验数据，提升训练效果。
• TensorBoard可视化：提供TensorBoard可视化工具，便于用户观察模型训练进度。
• 自定义渲染：支持自定义渲染函数，可显示游戏状态和模型的预测结果。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Anaconda，并创建一个conda环境。
• 安装必要的Python库和依赖，如TensorFlow、flappy-bird-gymnasium等。

运行预训练模型

运行bird_play_pretrain.py文件，体验预训练模型的效果。

自定义训练

• 运行bird_train.py文件，开始自定义训练。模型每分钟保存一次，支持断点续训。
• 在训练过程中，运行bird_play.py文件实时观察训练效果。

多进程训练

在bird_train.py中设置多进程参数，通过多个Agent进程加速训练过程。

TensorBoard可视化

运行TensorBoard，通过http://localhost:6006/查看训练进度和模型性能。

请确保已经下载了本项目的源码文件，并按照上述步骤进行安装和使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】