AI助阵，生成《超级玛丽》关卡，不可思议！

2024-02-10 08:05:08

在机器学习系列文章的第一篇中，我们了解到，机器学习是一种通用的算法，可以从数据中挖掘出有价值的信息，而无需为特定问题编写代码。在本篇文章中，我们将探索通用算法的一项炫酷应用——生成逼真的游戏关卡。我们将会建立一个神经网络，使用现有的《超级马里奥》数据，然后创造出全新的关卡。

如同第一篇文章一样，本系列教程适合以下人群：

想入门机器学习，但没有编程经验的人士
想通过实践案例了解机器学习的专业人士
对游戏开发感兴趣，想了解机器学习在游戏中的应用的人士
《超级马里奥》的粉丝，想了解如何使用机器学习创造自己的关卡

在开始之前，确保你已经准备好以下内容：

一台装有 Python 3 和必要的库的计算机
一个文本编辑器或 IDE
大量的耐心和求知欲

让我们开始吧！

1. 设置环境

首先，我们需要设置我们的开发环境。打开终端或命令提示符，并运行以下命令安装必要的库：

pip install numpy matplotlib tensorflow keras

接下来，我们需要创建一个新文件夹来存储我们的项目。创建一个名为 "super_mario_level_generator" 的文件夹，并导航到该文件夹。

2. 导入数据

现在我们需要导入用于训练神经网络的《超级马里奥》数据。我们将使用《超级马里奥兄弟》游戏的关卡数据。你可以从网上找到这些数据，或者使用我们提供的链接：

超级马里奥兄弟关卡数据

将数据文件下载到 "super_mario_level_generator" 文件夹中。

3. 准备数据

下一步，我们需要准备数据以供神经网络使用。我们将使用 NumPy 库将关卡数据加载到数组中。

在 "super_mario_level_generator" 文件夹中，创建一个名为 "data_preprocessing.py" 的新文件。在该文件中，添加以下代码：

import numpy as np

def load_data(filename):
  """加载《超级马里奥兄弟》关卡数据。

  参数：
    filename: 关卡数据文件的路径。

  返回：
    一个 NumPy 数组，包含关卡数据。
  """

  data = np.loadtxt(filename, delimiter=",")
  return data

def preprocess_data(data):
  """预处理关卡数据。

  参数：
    data: 一个包含关卡数据的 NumPy 数组。

  返回：
    一个预处理后的 NumPy 数组，包含用于训练神经网络的数据。
  """

  # 将关卡数据归一化到 0 和 1 之间
  data = data / 255.0

  # 将关卡数据转换为 one-hot 编码
  data = np.eye(256)[data.astype(int)]

  return data

4. 构建神经网络

现在我们需要构建一个神经网络来生成新的《超级马里奥》关卡。我们将使用 Keras 库，因为它易于使用且功能强大。

在 "super_mario_level_generator" 文件夹中，创建一个名为 "model.py" 的新文件。在该文件中，添加以下代码：

import tensorflow as tf
from keras import layers

def build_model():
  """构建神经网络模型。

  返回：
    一个编译好的 Keras 模型。
  """

  # 输入层
  input_layer = layers.Input(shape=(256,))

  # 隐藏层
  x = layers.Dense(128, activation="relu")(input_layer)
  x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)

  # 输出层
  output_layer = layers.Dense(256, activation="softmax")(x)

  # 创建模型
  model = tf.keras.Model(input_layer, output_layer)

  # 编译模型
  model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

  return model

5. 训练神经网络

现在我们需要训练神经网络。我们将使用训练数据来训练神经网络，以学习生成新关卡所需的模式。

在 "super_mario_level_generator" 文件夹中，创建一个名为 "train.py" 的新文件。在该文件中，添加以下代码：

import numpy as np
from data_preprocessing import load_data, preprocess_data
from model import build_model

def train_model():
  """训练神经网络模型。"""

  # 加载数据
  data = load_data("super_mario_bros.csv")

  # 预处理数据
  data = preprocess_data(data)

  # 构建模型
  model = build_model()

  # 训练模型
  model.fit(data, data, epochs=100)

  # 保存模型
  model.save("super_mario_level_generator.h5")

6. 使用神经网络生成关卡

现在我们已经训练好了神经网络，我们可以使用它来生成新的《超级马里奥》关卡。

在 "super_mario_level_generator" 文件夹中，创建一个名为 "generate.py" 的新文件。在该文件中，添加以下代码：

import numpy as np
from model import build_model

def generate_level():
  """使用神经网络生成一个新关卡。

  返回：
    一个包含新关卡数据的 NumPy 数组。
  """

  # 构建模型
  model = build_model()

  # 加载模型
  model.load_weights("super_mario_level_generator.h5")

  # 生成关卡
  level = model.predict(np.zeros((1, 256)))

  # 反归一化关卡数据
  level = level * 255.0

  # 将关卡数据转换为整数
  level = level.astype(int)

  return level

7. 可视化关卡

现在我们已经生成了一个新关卡，我们可以使用 Matplotlib 库将其可视化。

在 "super_mario_level_generator" 文件夹中，创建一个名为 "visualize.py" 的新文件。在该文件中，添加以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from generate import generate_level

def visualize_level(level):
  """可视化关卡。

  参数：
    level: 一个包含关卡数据的 NumPy 数组。
  """

  # 创建一个图形
  plt.figure(figsize=(10, 10))

  # 绘制关卡
  plt.imshow(level)

  # 显示图形
  plt.show()