强化学习 游戏训练 谷歌足球 vizdoom

原文：华为云https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=627f8ed5-7213-464c-afa0-f125e0c5e687

这个框架主要是训练游戏的，大致看了下，目前可以训练的游戏类型包含

MOBA类型的（但是框架中尚未给出具体的示例），

FPS类的游戏（有个vizdoom）https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/official_examples/Reinforcement_Learning_GameSolution_Examples，此处可以找到参考，

SPG多智能体谷歌足球（示例就在原文页面上），

棋类游戏（只有个简单的类似的spoof，没有其他的），看作者之前也发过象棋的，不知道后面会不会加进来。

ACT类的游戏（尚未给出示例）。

RTS（尚未给出示例）

其他就是一些atari的小游戏。

个人跑了下几个示例：

感受如下：

1.目前这个框架使用起来，感觉上大型游戏要训练好还是比较吃资源的，而且目前看作者在文末说到异构资源还未开发，用同构训的话有点烧钱+浪费资源。

2.像vizdoom没跑起来，常用框架没安装它的依赖，不知道作者是不是用的自定义镜像，可否开放自己的镜像？

3.希望能有像星际等例子，并且提供一些训练好的模型等等