pumila

ニューラルネットワークにぷよぷよを学習させたい

5〜8連鎖が打てます

pumila13以前はC++(Eigen)で実装していたのをpumila14からPyTorchに移行しました

ビルド、環境構築

• C++17が使えるコンパイラが必要です
  • Windows,Linux,MacOSでビルドできるはず
• 依存ライブラリとして pybind11, BS::thread_pool, googletest とroboto-font(GUIの表示に必要)がFetchContentでダウンロードされます
• ビルド

mkdir build
cd build
cmake ..
make

• Python3.9以上が必要です
• jupyter, tqdm, matplotlib, torch, (psutil, pygame) をインストールしてください
  • poetryが使えれば poetry install でok
  • GPU使う場合は別途GPUが有効なtorchをインストールする必要がある

pumila13以前

• Eigen3がインストールされていればそれを使い、なければFetchContentで自動的にダウンロードします
  • ubuntu: sudo apt install libeigen3-dev
  • mac: brew install eigen3
• GUI(pumila::Window)を使うにはSDL2とSDL2_TTFをインストールする必要があります(linux, macのみ)
  • インストールされてない場合GUI関係の機能が無効化されますがビルドは可能です
  • ubuntu: sudo apt install libsdl2-dev libsdl2-ttf-dev
  • mac: brew install sdl2 sdl2_ttf
  • windowsの場合はFetchContentで自動的にダウンロードされます
• pybind11, BS::thread_pool, cli11 とroboto-font(GUIの表示に必要)がFetchContentでダウンロードされます
• IntelCPUの場合cmake時に-DPUMILA_MKL_DYNAMIC=ONまたは-DPUMILA_MKL_STATIC=ONオプションを追加するとIntel MKLを使用し計算が速くなります
  • windows: ここからoneMKLをダウンロードしインストール (古いCPUはサポートされてないっぽい)
    • インストール場所がデフォルト (C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI) でない場合は -DPUMILA_MKL_ROOT=Path\To\oneAPI
  • ubuntu: sudo apt install libmkl-dev (古めのCPUでも動く)
• MacOSの場合cmake時に-DPUMILA_ACCELERATE=ONオプションを追加するとAccelerateを使用し計算が速くなります

使い方

Releasesに適当に学習後のモデルを置いているのでこれをダウンロードしてbuildディレクトリの中に置いてください

pumila-core

• C++でぷよぷよのゲームシステムを実装したものです
• pythonからアクセスできるようbindingを作ります (pypumila)
• pumila-test に簡単なテストを書いています (buildディレクトリの中で ctest で実行できます)

pumila

• Pythonで書いたpypumilaのラッパー+ニューラルネット周りの処理を書いたライブラリです
• pygameを使ってぷよぷよの盤面を可視化しユーザーが操作することもできるシミュレータがあります (pumila.Window クラス)

pumila13以前

buildディレクトリの中で./pumila-simを実行するとシミュレータが起動します 引数にAIのモデル(pumila3, pumila5)または player を最大2つまで指定してください

# 例 player vs AI
./pumila-sim player pumila5

playerの操作は A / D キーで横移動、N / M キーで回転、S キーで高速落下、(Wキーで瞬間落下) です

notebook

• notebook ディレクトリにあるノートブックで学習させています