Python AI в StarCraft II. Часть IX: создаем набор данных для обучения

Предыдущая статья — Python AI в StarCraft II. Часть VIII: разведка и другие визуальные материалы.

Добро пожаловать в девятую часть серии статей про использование искусственного интеллекта в игре Starcraft II. В этой статье мы сосредоточимся на заключительных шагах, необходимых для создания набора обучающих данных для нейронной сети.

Для начала сделаем еще несколько визуализаций. Мы хотели бы отслеживать наши текущие ресурсы, запасы и соотношение воинских частей с общим населением.

Для этого мы добавим в метод intel следующий код:

        line_max = 50
        mineral_ratio = self.minerals / 1500
        if mineral_ratio > 1.0:
            mineral_ratio = 1.0


        vespene_ratio = self.vespene / 1500
        if vespene_ratio > 1.0:
            vespene_ratio = 1.0

        population_ratio = self.supply_left / self.supply_cap
        if population_ratio > 1.0:
            population_ratio = 1.0

        plausible_supply = self.supply_cap / 200.0

        military_weight = len(self.units(VOIDRAY)) / (self.supply_cap-self.supply_left)
        if military_weight > 1.0:
            military_weight = 1.0


        cv2.line(game_data, (0, 19), (int(line_max*military_weight), 19), (250, 250, 200), 3)  # worker/supply ratio
        cv2.line(game_data, (0, 15), (int(line_max*plausible_supply), 15), (220, 200, 200), 3)  # plausible supply (supply/200.0)
        cv2.line(game_data, (0, 11), (int(line_max*population_ratio), 11), (150, 150, 150), 3)  # population ratio (supply_left/supply)
        cv2.line(game_data, (0, 7), (int(line_max*vespene_ratio), 7), (210, 200, 0), 3)  # gas / 1500
        cv2.line(game_data, (0, 3), (int(line_max*mineral_ratio), 3), (0, 255, 25), 3)  # minerals minerals/1500

Весь код метода intel будет теперь выглядеть вот так:

    async def intel(self):
        game_data = np.zeros((self.game_info.map_size[1], self.game_info.map_size[0], 3), np.uint8)

        # UNIT: [SIZE, (BGR COLOR)]
        '''from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR, GATEWAY, \
 CYBERNETICSCORE, STARGATE, VOIDRAY'''
        draw_dict = {
                     NEXUS: [15, (0, 255, 0)],
                     PYLON: [3, (20, 235, 0)],
                     PROBE: [1, (55, 200, 0)],
                     ASSIMILATOR: [2, (55, 200, 0)],
                     GATEWAY: [3, (200, 100, 0)],
                     CYBERNETICSCORE: [3, (150, 150, 0)],
                     STARGATE: [5, (255, 0, 0)],
                     ROBOTICSFACILITY: [5, (215, 155, 0)],

                     VOIDRAY: [3, (255, 100, 0)],
                     #OBSERVER: [3, (255, 255, 255)],
                    }

        for unit_type in draw_dict:
            for unit in self.units(unit_type).ready:
                pos = unit.position
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), draw_dict[unit_type][0], draw_dict[unit_type][1], -1)



        main_base_names = ["nexus", "supplydepot", "hatchery"]
        for enemy_building in self.known_enemy_structures:
            pos = enemy_building.position
            if enemy_building.name.lower() not in main_base_names:
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 5, (200, 50, 212), -1)
        for enemy_building in self.known_enemy_structures:
            pos = enemy_building.position
            if enemy_building.name.lower() in main_base_names:
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 15, (0, 0, 255), -1)

        for enemy_unit in self.known_enemy_units:

            if not enemy_unit.is_structure:
                worker_names = ["probe",
                                "scv",
                                "drone"]
                # if that unit is a PROBE, SCV, or DRONE... it's a worker
                pos = enemy_unit.position
                if enemy_unit.name.lower() in worker_names:
                    cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 1, (55, 0, 155), -1)
                else:
                    cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 3, (50, 0, 215), -1)

        for obs in self.units(OBSERVER).ready:
            pos = obs.position
            cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 1, (255, 255, 255), -1)

        line_max = 50
        mineral_ratio = self.minerals / 1500
        if mineral_ratio > 1.0:
            mineral_ratio = 1.0


        vespene_ratio = self.vespene / 1500
        if vespene_ratio > 1.0:
            vespene_ratio = 1.0

        population_ratio = self.supply_left / self.supply_cap
        if population_ratio > 1.0:
            population_ratio = 1.0

        plausible_supply = self.supply_cap / 200.0

        military_weight = len(self.units(VOIDRAY)) / (self.supply_cap-self.supply_left)
        if military_weight > 1.0:
            military_weight = 1.0


        cv2.line(game_data, (0, 19), (int(line_max*military_weight), 19), (250, 250, 200), 3)  # worker/supply ratio
        cv2.line(game_data, (0, 15), (int(line_max*plausible_supply), 15), (220, 200, 200), 3)  # plausible supply (supply/200.0)
        cv2.line(game_data, (0, 11), (int(line_max*population_ratio), 11), (150, 150, 150), 3)  # population ratio (supply_left/supply)
        cv2.line(game_data, (0, 7), (int(line_max*vespene_ratio), 7), (210, 200, 0), 3)  # gas / 1500
        cv2.line(game_data, (0, 3), (int(line_max*mineral_ratio), 3), (0, 255, 25), 3)  # minerals minerals/1500


        # flip horizontally to make our final fix in visual representation:
        flipped = cv2.flip(game_data, 0)
        resized = cv2.resize(flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
        cv2.imshow('Intel', resized)
        cv2.waitKey(1)

Выше приведены различные расчеты, но самое главное — это сколько у нас Лучей Бездны относительно количества населения. Также мы отслеживаем численность населения, количество веспена и минералов.

Еще было бы интересно отслеживать количество итераций, иначе говоря — время игры, однако пока ограничимся этим.

machine learning logo

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

×

Теперь отработаем наши варианты атаки:

    async def attack(self):
        if len(self.units(VOIDRAY).idle) > 0:
            choice = random.randrange(0, 4)
            target = False
            if self.iteration > self.do_something_after:
                if choice == 0:
                    # no attack
                    wait = random.randrange(20, 165)
                    self.do_something_after = self.iteration + wait

                elif choice == 1:
                    #attack_unit_closest_nexus
                    if len(self.known_enemy_units) > 0:
                        target = self.known_enemy_units.closest_to(random.choice(self.units(NEXUS)))

                elif choice == 2:
                    #attack enemy structures
                    if len(self.known_enemy_structures) > 0:
                        target = random.choice(self.known_enemy_structures)

                elif choice == 3:
                    #attack_enemy_start
                    target = self.enemy_start_locations[0]

                if target:
                    for vr in self.units(VOIDRAY).idle:
                        await self.do(vr.attack(target))
                y = np.zeros(4)
                y[choice] = 1
                print(y)
                self.train_data.append([y,self.flipped])

Здесь мы собираемся начать с простого случайного выбора свободных Лучей Бездны. Обратите внимание, что если выбран вариант 0 (что означает «ничего не делать»), мы ничего не делаем и ненадолго тормозим. Мы предусмотрели это, чтобы сделать выбор «ничего не делать» в некоторой степени осмысленным.

В реальном примере, если бы вы хотели взять паузу, вы бы ничего не делали в течение определенного периода времени. Все остальные варианты ведут к тому, что будут задействованы Лучи Бездны, поэтому вариант «ничего не делать» хотелось бы выделить отдельно.

Чтобы использовать данный метод, нам нужно заменить переменную flipped на self.flipped и далее инициализировать переменную self.do_something_after.

Итак, изменим:

        flipped = cv2.flip(game_data, 0)
        resized = cv2.resize(flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)

на

        self.flipped = cv2.flip(game_data, 0)
        resized = cv2.resize(self.flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)

Затем внесем изменения в метод __init__:

    def __init__(self):
        self.ITERATIONS_PER_MINUTE = 165
        self.MAX_WORKERS = 50
        self.do_something_after = 0
        self.train_data = []

Тут мы добавили переменные self.train_data и self.do_something_after.

Ок, пришла пора сделать последние штрихи. Во-первых, для фактического создания обучающих данных мы собираемся запустить наш код в автономном режиме в Linux . Во-вторых, нам нужно завершить визуализацию данных. Для этого мы добавим константу вне пределов видимости класса:

 HEADLESS = False

А затем впишем в класс intel следующий код:

        self.flipped = cv2.flip(game_data, 0)

        if not HEADLESS:
            resized = cv2.resize(self.flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
            cv2.imshow('Intel', resized)
            cv2.waitKey(1)

И наконец, нам нужно сохранять наши данные, но только в том случае, если мы побеждаем. Мы хотим иметь возможность строить обучение не только тогда, когда соревнуемся с компьютерным AI, но и когда соревнуемся сами с собой.

Для этого нам бы очень хотелось, чтобы наш бот знал, выиграл он или нет, а затем сохранял данные обучения в случае победы.

К сожалению, модуль python-sc2 на самом деле не сообщает боту о результате игры. Поэтому мы сделали форк этой библиотеки и добавили в нее новый метод on_end. Вы можете клонировать этот репозиторий и поместить его в свой рабочий каталог.

Не забудьте там указать пути к файлам карт на вашем компьютере. Кстати, вы можете сделать это и в своем рабочем коде (если сама игра Starcraft II установлена на вашем компьютере), написав:

 os.environ["SC2PATH"] = '/starcraftstuff/StarCraftII/'

Сделав это, добавьте метод on_end в класс вашего бота (Sentdebot):

    def on_end(self, game_result):
        print('--- on_end called ---')
        print(game_result)

        if game_result == Result.Victory:
            np.save("train_data/{}.npy".format(str(int(time.time()))), np.array(self.train_data))

Чтобы сохранять файлы с уникальными именами, мы используем время. Для этого, разумеется, надо импортировать модуль time.

Весь код целиком на данный момент выглядит вот так:

import sc2
from sc2 import run_game, maps, Race, Difficulty, position, Result
from sc2.player import Bot, Computer
from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR, GATEWAY, \
 CYBERNETICSCORE, STARGATE, VOIDRAY, OBSERVER, ROBOTICSFACILITY
import random
import cv2
import numpy as np
import time

#os.environ["SC2PATH"] = '/starcraftstuff/StarCraftII/'

HEADLESS = False


class SentdeBot(sc2.BotAI):
    def __init__(self):
        self.ITERATIONS_PER_MINUTE = 165
        self.MAX_WORKERS = 50
        self.do_something_after = 0
        self.train_data = []

    def on_end(self, game_result):
        print('--- on_end called ---')
        print(game_result)

        if game_result == Result.Victory:
            np.save("train_data/{}.npy".format(str(int(time.time()))), np.array(self.train_data))

    async def on_step(self, iteration):
        self.iteration = iteration
        await self.scout()
        await self.distribute_workers()
        await self.build_workers()
        await self.build_pylons()
        await self.build_assimilators()
        await self.expand()
        await self.offensive_force_buildings()
        await self.build_offensive_force()
        await self.intel()
        await self.attack()

    def random_location_variance(self, enemy_start_location):
        x = enemy_start_location[0]
        y = enemy_start_location[1]

        x += ((random.randrange(-20, 20))/100) * enemy_start_location[0]
        y += ((random.randrange(-20, 20))/100) * enemy_start_location[1]

        if x < 0:
            x = 0
        if y < 0:
            y = 0
        if x > self.game_info.map_size[0]:
            x = self.game_info.map_size[0]
        if y > self.game_info.map_size[1]:
            y = self.game_info.map_size[1]

        go_to = position.Point2(position.Pointlike((x,y)))
        return go_to

    async def scout(self):
        if len(self.units(OBSERVER)) > 0:
            scout = self.units(OBSERVER)[0]
            if scout.is_idle:
                enemy_location = self.enemy_start_locations[0]
                move_to = self.random_location_variance(enemy_location)
                print(move_to)
                await self.do(scout.move(move_to))

        else:
            for rf in self.units(ROBOTICSFACILITY).ready.noqueue:
                if self.can_afford(OBSERVER) and self.supply_left > 0:
                    await self.do(rf.train(OBSERVER))

    async def intel(self):
        game_data = np.zeros((self.game_info.map_size[1], self.game_info.map_size[0], 3), np.uint8)

        # UNIT: [SIZE, (BGR COLOR)]
        '''from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR, GATEWAY, \
 CYBERNETICSCORE, STARGATE, VOIDRAY'''
        draw_dict = {
                     NEXUS: [15, (0, 255, 0)],
                     PYLON: [3, (20, 235, 0)],
                     PROBE: [1, (55, 200, 0)],
                     ASSIMILATOR: [2, (55, 200, 0)],
                     GATEWAY: [3, (200, 100, 0)],
                     CYBERNETICSCORE: [3, (150, 150, 0)],
                     STARGATE: [5, (255, 0, 0)],
                     ROBOTICSFACILITY: [5, (215, 155, 0)],

                     VOIDRAY: [3, (255, 100, 0)],
                     #OBSERVER: [3, (255, 255, 255)],
                    }

        for unit_type in draw_dict:
            for unit in self.units(unit_type).ready:
                pos = unit.position
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), draw_dict[unit_type][0], draw_dict[unit_type][1], -1)

        main_base_names = ["nexus", "supplydepot", "hatchery"]
        for enemy_building in self.known_enemy_structures:
            pos = enemy_building.position
            if enemy_building.name.lower() not in main_base_names:
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 5, (200, 50, 212), -1)
        for enemy_building in self.known_enemy_structures:
            pos = enemy_building.position
            if enemy_building.name.lower() in main_base_names:
                cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 15, (0, 0, 255), -1)

        for enemy_unit in self.known_enemy_units:

            if not enemy_unit.is_structure:
                worker_names = ["probe",
                                "scv",
                                "drone"]
                # if that unit is a PROBE, SCV, or DRONE... it's a worker
                pos = enemy_unit.position
                if enemy_unit.name.lower() in worker_names:
                    cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 1, (55, 0, 155), -1)
                else:
                    cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 3, (50, 0, 215), -1)

        for obs in self.units(OBSERVER).ready:
            pos = obs.position
            cv2.circle(game_data, (int(pos[0]), int(pos[1])), 1, (255, 255, 255), -1)

        line_max = 50
        mineral_ratio = self.minerals / 1500
        if mineral_ratio > 1.0:
            mineral_ratio = 1.0

        vespene_ratio = self.vespene / 1500
        if vespene_ratio > 1.0:
            vespene_ratio = 1.0

        population_ratio = self.supply_left / self.supply_cap
        if population_ratio > 1.0:
            population_ratio = 1.0

        plausible_supply = self.supply_cap / 200.0

        military_weight = len(self.units(VOIDRAY)) / (self.supply_cap-self.supply_left)
        if military_weight > 1.0:
            military_weight = 1.0

        cv2.line(game_data, (0, 19), (int(line_max*military_weight), 19), (250, 250, 200), 3)  # worker/supply ratio
        cv2.line(game_data, (0, 15), (int(line_max*plausible_supply), 15), (220, 200, 200), 3)  # plausible supply (supply/200.0)
        cv2.line(game_data, (0, 11), (int(line_max*population_ratio), 11), (150, 150, 150), 3)  # population ratio (supply_left/supply)
        cv2.line(game_data, (0, 7), (int(line_max*vespene_ratio), 7), (210, 200, 0), 3)  # gas / 1500
        cv2.line(game_data, (0, 3), (int(line_max*mineral_ratio), 3), (0, 255, 25), 3)  # minerals minerals/1500

        # flip horizontally to make our final fix in visual representation:
        self.flipped = cv2.flip(game_data, 0)

        if not HEADLESS:
            resized = cv2.resize(self.flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
            cv2.imshow('Intel', resized)
            cv2.waitKey(1)

    async def build_workers(self):
        if (len(self.units(NEXUS)) * 16) > len(self.units(PROBE)) and len(self.units(PROBE)) < self.MAX_WORKERS:
            for nexus in self.units(NEXUS).ready.noqueue:
                if self.can_afford(PROBE):
                    await self.do(nexus.train(PROBE))

    async def build_pylons(self):
        if self.supply_left < 5 and not self.already_pending(PYLON):
            nexuses = self.units(NEXUS).ready
            if nexuses.exists:
                if self.can_afford(PYLON):
                    await self.build(PYLON, near=nexuses.first)

    async def build_assimilators(self):
        for nexus in self.units(NEXUS).ready:
            vaspenes = self.state.vespene_geyser.closer_than(15.0, nexus)
            for vaspene in vaspenes:
                if not self.can_afford(ASSIMILATOR):
                    break
                worker = self.select_build_worker(vaspene.position)
                if worker is None:
                    break
                if not self.units(ASSIMILATOR).closer_than(1.0, vaspene).exists:
                    await self.do(worker.build(ASSIMILATOR, vaspene))

    async def expand(self):
        if self.units(NEXUS).amount < (self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE) and self.can_afford(NEXUS):
            await self.expand_now()

    async def offensive_force_buildings(self):
        #print(self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE)
        if self.units(PYLON).ready.exists:
            pylon = self.units(PYLON).ready.random

            if self.units(GATEWAY).ready.exists and not self.units(CYBERNETICSCORE):
                if self.can_afford(CYBERNETICSCORE) and not self.already_pending(CYBERNETICSCORE):
                    await self.build(CYBERNETICSCORE, near=pylon)

            elif len(self.units(GATEWAY)) < 1:
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)

            if self.units(CYBERNETICSCORE).ready.exists:
                if len(self.units(ROBOTICSFACILITY)) < 1:
                    if self.can_afford(ROBOTICSFACILITY) and not self.already_pending(ROBOTICSFACILITY):
                        await self.build(ROBOTICSFACILITY, near=pylon)

            if self.units(CYBERNETICSCORE).ready.exists:
                if len(self.units(STARGATE)) < (self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE):
                    if self.can_afford(STARGATE) and not self.already_pending(STARGATE):
                        await self.build(STARGATE, near=pylon)

    async def build_offensive_force(self):
        for sg in self.units(STARGATE).ready.noqueue:
            if self.can_afford(VOIDRAY) and self.supply_left > 0:
                await self.do(sg.train(VOIDRAY))

    def find_target(self, state):
        if len(self.known_enemy_units) > 0:
            return random.choice(self.known_enemy_units)
        elif len(self.known_enemy_structures) > 0:
            return random.choice(self.known_enemy_structures)
        else:
            return self.enemy_start_locations[0]

    async def attack(self):
        if len(self.units(VOIDRAY).idle) > 0:
            choice = random.randrange(0, 4)
            target = False
            if self.iteration > self.do_something_after:
                if choice == 0:
                    # no attack
                    wait = random.randrange(20, 165)
                    self.do_something_after = self.iteration + wait

                elif choice == 1:
                    #attack_unit_closest_nexus
                    if len(self.known_enemy_units) > 0:
                        target = self.known_enemy_units.closest_to(random.choice(self.units(NEXUS)))

                elif choice == 2:
                    #attack enemy structures
                    if len(self.known_enemy_structures) > 0:
                        target = random.choice(self.known_enemy_structures)

                elif choice == 3:
                    #attack_enemy_start
                    target = self.enemy_start_locations[0]

                if target:
                    for vr in self.units(VOIDRAY).idle:
                        await self.do(vr.attack(target))
                y = np.zeros(4)
                y[choice] = 1
                print(y)
                self.train_data.append([y,self.flipped])

run_game(maps.get("AbyssalReefLE"), [
    Bot(Race.Protoss, SentdeBot()),
    Computer(Race.Terran, Difficulty.Easy)
    ], realtime=False)

В результате выполнения данного кода будут создаваться обучающие данные, но только в случае победы. Чтобы повторять игры, можно поместить функцию run_game в цикл while True и прогнать игру много раз. Мы, например, запустили одновременно более 100 игр (под Linux). Мы поделимся с вами нашими обучающими данными, поэтому вам то же самое делать совсем не обязательно. Однако, если вы хотите что-то изменить или сделать по-своему, вам, вероятно, потребуются ваши собственные данные.

До встречи в следующей статье, где у нас уже будет много данных!

Следующая статья — Python AI в StarCraft II. Часть X: строим модель нейронной сети.

machine learning logo

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

×