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　　機器之心編譯參與：一鳴、思

　　強化學習算法沒有遊戲訓練？DeepMind 開源 OpenSpiel 平台了。研究者可在線部署遊戲環境，快速開始實驗。

　　強化學習算法廣為人知的一個應用場景便是遊戲了，通過智能體在多玩家遊戲中的表現，研究者可以更好地調整算法和參數細節，實現更好的算法性能。近日，DeepMind 開源了一款多玩家遊戲平台「Open-Spiel」，支持多種策略和遊戲環境，以及相關的分析工具。支持的遊戲數量達到了 25 款，絕大多數都和棋牌、博弈相關。

　　項目地址：htt程（DeepMind開源強化學習遊戲框架）(2)" />

　　OpenSpiel 怎麼用

　　首先，我們先要明确，在 OpenSpiel 中 Game 對象包含了對某個遊戲非常高層次的描述，例如遊戲的方式、參與人數、最大分數等。而 State 對象描述了更加具體的遊戲局，例如象棋中特定的棋子狀态、撲克中特定的手牌組合。通過這兩個對象，整個遊戲都是通過樹來表示的。

　　OpenSpiel 首先需要加載遊戲，配置遊戲進行方式，然後就可以直接運行了。如下所示為玩 trajectory 遊戲的 Python 代碼：

　　import random import pyspiel game = pyspiel.load_game("kuhn_poker") state = game.new_initial_state() while not state.is_terminal(): legal_actions = state.legal_actions() if state.is_chance_node(): # Sample a chance event outcome. outcomes_with_probs = state.chance_outcomes() action_list, prob_list = zip(*outcomes_with_probs) action = np.random.choice(action_list, p=prob_list) state.apply_action(action) else: # The algorithm can pick an action based on an observation (fully observable # games) or an information state (information available for that player) # We arbitrarily select the first available action as an example. action = legal_actions[0] state.apply_action(action)

　　如上展示了 OpenSpiel 比較核心的 API，它的使用還是很簡潔的。

　　安裝方法

　　安裝整個平台的方法比較簡單。首先運行 ./install.sh 一次，安裝系統包，并下載一些依賴。安裝 Python 的相關依賴，需要使用 Pyhton3 和 virtualenv。

　　virtualenc -p python3 venv source venv/bin/activate pip3 install -r requirements.txt

　　保證環境有效的情況下，編譯并運行

　　mkdir build cd build CXX=g cmake -DPython_TARGET_VERSION=3.6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=${CXX} ../open_spiel make -j$(nproc) ctest -j$(nproc) ./open_spiel/scripts/build_and_run_tests.sh

　　将文件加入系統路徑，以便系統全局都能夠導入相關包。

　　export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path_to_open_spiel export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path_to_open_spiel/build/python

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