DEPRECATED

SC2 AI 中文教程

本文作者 @PolestarX 转载请注明出处

禁止百家号使用本文任何内容

程序基于Dentosal开源的python-sc2 和 deepmind开源pysc2(这部分教学不一定能出，训练效果不及预期)

https://github.com/Dentosal/python-sc2

https://github.com/deepmind/pysc2

前言

本教程为简略的星际2 AI编写入门demo,属于娱乐性质。玩家观看此教程之后开发出的谐星AI（比如XieStar），与作者无关。希望教程能起到抛砖引玉的效果。

使用者有一点点Python基础和对星际2的粗略了解即可完成本教程。

本人不是深度学习从业人员，也没有强大的硬件支持，因此暂时不涉及深度学习相关内容。如果教程播放量比较多的话，再考虑后续的部分吧。当然英语过关的老哥也可以自行观看后续内容。deeplearning部分涉及到一些额外知识，推荐先选择性观看sentdex的machine learning series教程，这样在后期训练模型时会对一些术语有一个初步的了解。

感谢deepmind为开源社区做出的贡献，也向youtube的sentdex致敬。

以下内容可略过不看，直接跳到教程部分。

从围棋到DOTA2，AI似乎无往不利。Alphastar对战人类10:1的战绩被广泛传播，甚至有无良营销号打出AI 10:0完胜人类的标题。然而在Mana唯一获胜的那场直播中，正面操作无懈可击的Alphastar被一个棱镜耍得晕头转向，变成了F2 AI。星际2作为RTS游戏的代表，其拥有的战争迷雾机制和巨大的策略空间，对AI来说是从未有过的挑战。几百年的训练时间培养出了正面、多线操作和运营方面的怪物，然而与训练时间不相匹配的是孱弱的大局观。演示局结束后，deepmind的研发人员接受现场采访，他们并没有沉浸在巨大比分优势的喜悦中，而是很清楚地认识到，人类玩家在这11盘中都没有使用早期战术，而且最后一盘的反击则让AI的劣势显露无疑。Alphastar还有很多需要完善的地方。

最近Alphastar开始在欧服天梯上匿名训练，让星际玩家又多了几分期待。~~AI小儿只敢隐姓埋名，定是畏惧我谐星战术，真懦夫也。~~感谢暴雪创造了这个伟大的RTS游戏，感谢deepmind为我们揭示了这款游戏的别样魅力，感谢星际2的玩家们成就了电子竞技！

星际2是否是人类在游戏方面与AI抗衡的最后一个堡垒？我们拭目以待。

I don't see why a game needs to be big for someone to love playing it. ——Naniwa

GL HF !

教程

Ch1. 开发环境简介以及简单的采矿操作

第一节教程旨在了解星际2 API和python-sc2、pysc2的基本安装、使用方法，并编写一个可以自动采矿的AI。

我的开发环境：

软件：Win10、Python3.6、星际2 4.9.3版本  
硬件：E3 1231v3、20GB DDR3、GTX 970M
# 必须先装好python开发环境，过程此处不再赘述

Mac或者Win平台安装星际2游戏，linux平台暂无（我用的win平台。不用linux的原因是linux没有完整的游戏界面）
https://github.com/deepmind/pysc2 clone仓库或

直接pip安装（我用的pip）：

执行pip install sc2

执行pip install pysc2 版本号2.0.2
https://github.com/Blizzard/s2client-proto#downloads 下载地图包，我下载了19年第一赛季的地图
解压地图包到游戏目录的Maps文件夹下，如果没有就新建（密码： iagreetotheeula）注意保留地图包文件夹，不要直接把rep文件放到Maps文件夹中。

修改sc2包中的paths.py 修改对应平台的游戏路径（此处修改win平台）

BASEDIR = {
    "Windows": "F:\Games\StarCraft II", # 修改此处
    "Darwin": "/Applications/StarCraft II",
    "Linux": "~/StarCraftII",
    "WineLinux": "~/.wine/drive_c/Program Files (x86)/StarCraft II",
}

编写代码并运行，可以看到游戏界面（可能会遇到错误，解决方法看本节最后）

API查阅：https://github.com/Dentosal/python-sc2/wiki

"""
一个简单的入门程序 星际2 4.9.3版本测试通过
PvP 对手简单电脑 我方AI只采矿 地图为AutomatonLE
"""
import sc2
# run_game用于启动游戏并指定各项启动参数
# maps指定游戏在哪张地图上运行。Race选择种族，Difficulty选择电脑难度。
from sc2 import run_game, maps, Race, Difficulty
# Bot和Computer分别指你自己写的AI和游戏内置的电脑
from sc2.player import Bot, Computer


class SentdeBot(sc2.BotAI):
    """
    这个类就是你要写的AI类，必须要继承sc2.BotAI，很多内置方法都在其中
    """

    async def on_step(self, iteration: int):
        """
        on_step这个异步方法必须被重写，再此将会调用你设置的每一步指令。
        """
        # distribute_workers是内置方法，代表自动让农民采矿
        await self.distribute_workers()


def main():
    run_game(maps.get("AutomatonLE"), [
        Bot(Race.Protoss, SentdeBot()),
        Computer(Race.Protoss, Difficulty.Easy)], realtime=True) 


if __name__ == '__main__':
    main()

那么，除了和电脑交战以外，如何评估自己创造的AI实力呢？很简单,改动一些代码即可：

这样就可以与自己创造的AI对战了，运行程序之后会出现两个窗口，一个窗口是你操作的种族(下面代码中你将操作人族)，另一个窗口是你的AI（下面代码中AI使用虫族）。但必须指出的是，这样相当于双开游戏，对电脑配置要求较高（我的电脑已经非常卡了），调至职业选手画质会有很大的改善。

from sc2 import run_game, maps, Race
from sc2.player import Bot, Human

run_game(maps.get("AutomatonLE"), [
    Human(Race.Terran),
    Bot(Race.Zerg, SentdeBot())
], realtime=True)

如果游戏放在固态硬盘里，启动会快很多。效果图如下：

错误记录：

ValueError: 3794 is not a valid AbilityId

版本问题引起。星际2现版本为4.9.3（19年7月）

https://www.bountysource.com/issues/74655708-valueerror-3794-is-not-a-valid-abilityid

ocnuybear commented on this issue 10 days ago.

Browse to c:\program files (x86)\microsoft visual studio\shared\python37_64\lib\site-packages\sc2 (I'm using Python in Visual Studio 2019 environment)
Edit game_data.py and comment out 'assert self.id != 0' with # in front, save changes.
Edit pixel_map.py and comment out 'assert self.bits_per_pixel % 8 == 0, "Unsupported pixel density"' with # in front, save changes.

Run again and game should work now fully updated on 4 Jul 2019

Ch2. 建造探机和水晶

本节为AI增加了有余钱时自动建造水晶和探机的机制。不足之处是AI会一直建造探机，哪怕超过采矿效率上限。有概率一次补两个水晶，造成资源浪费。

部分代码如下：（完全版代码见文件夹内 ch2_Workers_and_Pylons.py ）

"""
造农民和水晶
"""
import sc2
from sc2 import run_game, maps, Race, Difficulty
from sc2.player import Bot, Computer
from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON


class SentdeBot(sc2.BotAI):
    async def on_step(self, iteration: int):
        await self.distribute_workers()
        await self.build_workers()
        await self.build_pylons()

    async def build_workers(self):
        """
        选择空闲基地建造农民
        noqueue意味着当前建造列表为空
        """
        for nexus in self.units(NEXUS).ready.noqueue:
            if self.can_afford(PROBE):
                await self.do(nexus.train(PROBE))

    async def build_pylons(self):
        """
        人口空余不足5时造水晶。
        """
        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) # near表示建造地点。后期可以用深度学习优化
                            
        """
        此处略去部分内容
        """

效果如下：

错误记录：

"from sc2.constants import PROBE" not working

某些IDE造成的问题，直接用IDLE可以运行。或者像我的代码里一样加上 if __name__ == '__main__':部分代码即可。

Dentosal/python-sc2#58

Dentosal/python-sc2#104

You can avoid it by doing:

from sc2.ids.unit_typeid import UnitTypeId
from sc2.ids.ability_id import AbilityId
from sc2.ids.buff_id import BuffId
from sc2.ids.upgrade_id import UpgradeId
from sc2.ids.effect_id import EffectId

This is probably the better choice because VScode and pycharm both mark the enums red if you dont have a UnitTypeId. in front of the name, unless you disabled that warning.

Also, see #58 and #55

Sidenote: There isn't anything we can do since these are the names directly from the SC2 API.

Ch3. 采气及扩张

这一节为AI增加了采气和关键的扩张逻辑。但是，AI会直接扩张（雅典娜的惊叹），没有任何战斗单位防御，并且还是会一直补农民。run_game函数的realtime参数设为False可以加速游戏进程，方便获取结果。

部分代码

from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR

class SentdeBot(sc2.BotAI):
    async def on_step(self, iteration: int):
        await self.distribute_workers()
        await self.build_workers()
        await self.build_pylons()
        await self.build_assimilators()
        await self.expand()
        
        """
        此处略去部分内容
        """
        
    async def build_assimilators(self):
        """
        建造气矿
        """
        for nexus in self.units(NEXUS).ready:
            vespenes = self.state.vespene_geyser.closer_than(25.0, nexus)
            for vespene in vespenes:
                if not self.can_afford(ASSIMILATOR):
                    break
                worker = self.select_build_worker(vespene.position)
                if worker is None:
                    break
                if not self.units(ASSIMILATOR).closer_than(1.0, vespene).exists:
                    await self.do(worker.build(ASSIMILATOR, vespene))

    async def expand(self):
        """
        何时扩张 简化版
        基地数量少于3个就立即扩张
        """
        if self.units(NEXUS).amount < 3 and self.can_afford(NEXUS):
            await self.expand_now()


def main():
    run_game(maps.get("AutomatonLE"), [
        Bot(Race.Protoss, SentdeBot()),
        Computer(Race.Protoss, Difficulty.Easy)], realtime=False)  # realtime设为False可以加速


if __name__ == '__main__':
    main()

效果如下，AI已经学会采气（虽然有时气矿建造位置诡异），并开始开三矿：

Ch4 建造战斗单位

这一节中为AI增加建造战斗单位及其前置建筑的能力。缺点是AI只会单兵营出追猎。追猎没有主动进攻能力，不会保护己方单位。不过既然AI已经有能力生产战斗单位，那么离胜利也就更进一步了。

部分代码如下：

from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR, GATEWAY, \
    CYBERNETICSCORE, STALKER
    
class SentdeBot(sc2.BotAI):
    async def on_step(self, iteration: int):
        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()

        """
        此处略去部分内容
        """

    async def offensive_force_buildings(self):
        """
        建造产兵建筑
        """
        if self.units(PYLON).ready.exists:
            pylon = self.units(PYLON).ready.random
            if self.units(GATEWAY).ready.exists:
                if not self.units(CYBERNETICSCORE):
                    if self.can_afford(CYBERNETICSCORE) and not self.already_pending(CYBERNETICSCORE):
                        await self.build(CYBERNETICSCORE, near=pylon)
            else:
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)

    async def build_offensive_force(self):
        """
        建造战斗单位
        """
        for gw in self.units(GATEWAY).ready.noqueue:
            if self.can_afford(STALKER) and self.supply_left > 0:
                await self.do(gw.train(STALKER))

Ch5 血战简单电脑！给战斗单位下达指令

这一节将为AI的战斗单位增加防御和进攻指令，并建造多个产兵建筑。在扩张的同时，AI会建造三个BG爆追猎，当追猎数量超过5个时会主动攻击视野中的敌人，超过15个时就会主动进攻敌方出生点。

部分代码：

import random

class SentdeBot(sc2.BotAI):
    async def on_step(self, iteration: int):
        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.attack()
        
	async def offensive_force_buildings(self):
        """
        建造产兵建筑
        """
        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)) <= 3:
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)
	def find_target(self, state):
        """
        寻找敌方单位
        注意这个函数不是异步的，不用加async
        """
        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):
        """
        控制追猎攻击视野内敌方单位
        """
        if self.units(STALKER).amount > 15:  # 追猎数量够多时主动出击
            for s in self.units(STALKER).idle:
                await self.do(s.attack(self.find_target(self.state)))

        if self.units(STALKER).amount > 5:
            if len(self.known_enemy_units) > 0:
                for s in self.units(STALKER).idle:
                    await self.do(s.attack(random.choice(self.known_enemy_units)))


def main():
    run_game(maps.get("AutomatonLE"), [
        Bot(Race.Protoss, SentdeBot()),
        Computer(Race.Protoss, Difficulty.Medium)], realtime=False)  # realtime设为False可以加速


if __name__ == '__main__':
    main()

我们首次战胜了简单电脑以及中等难度电脑。仅用时8分29秒，~~AI稳稳超越<国服第三>太子的水平~~：

但AI输给了拥有多种兵种组合的困难电脑，第一波15个追猎过去，电脑的不朽/虚空已经出来了。仅凭追猎要打赢还是有难度。而且战斗过程中，AI不会操作残血追猎，极大地增加了战损。

Ch6 击败困难电脑！

上一章AI完成了历史性任务：击败简单电脑。但是AI还不懂兵种组合，没有时间概念。这一章我们将优化产兵建筑数量，建立BG数量和时间的关系。AI在造好15个追猎就F2A了，而后续的追猎则是一个一个进攻对方基地，如果第一波进攻失败，那就成了添油战术送兵了。

注意on_setp函数的iteration参数，这将和游戏时钟建立关系。

这一节继续优化AI的建造流程。BG数量将粗略地和时间挂钩，同时生产农民也将持续优化（加上限制）。AI还将建造新的单位。同时，建造战斗单位的代码也需要调整，因为AI总是先生产便宜的单位，昂贵的单位就可能因为资源不足一直无法生产。

class SentdeBot(sc2.BotAI):
    def __init__(self):
        self.ITERATIONS_PER_MINUTE = 165
        self.MAX_WORKERS = 80  # 限制最大农民数

    async def on_step(self, iteration: int):  # iteration类似游戏时钟 每分钟165个迭代(待确认)
        self.iteration = iteration
        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.attack()

    async def build_workers(self):
        """
        选择空闲基地建造农民
        noqueue意味着当前建造列表为空
        """
        if len(self.units(NEXUS)) * 24 > len(self.units(PROBE)):  # 每矿农民补满就不补了
            if 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 offensive_force_buildings(self):
        """
        建造产兵/科技建筑
        """
        print('iterations:', self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE)
        if self.units(PYLON).ready.exists:
            pylon = self.units(PYLON).ready.random
            # 建造BY
            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)
            # 建造更多BG
            elif len(self.units(GATEWAY)) < ((self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE) / 2):  # 粗略计算
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)
            # 这个VS放的早啊
            if self.units(CYBERNETICSCORE).ready.exists:
                if len(self.units(STARGATE)) < ((self.iteration / self.ITERATIONS_PER_MINUTE) / 2):
                    if self.can_afford(STARGATE) and not self.already_pending(STARGATE):
                        await self.build(STARGATE, near=pylon)

    async def build_offensive_force(self):
        """
        建造战斗单位
        """
        for gw in self.units(GATEWAY).ready.noqueue:
            if not self.units(STALKER).amount > self.units(VOIDRAY).amount:  # 粗略判断
                if self.can_afford(STALKER) and self.supply_left > 0:
                    await self.do(gw.train(STALKER))

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

当AI开始建造更多的建筑时，糟糕的摆放位置影响可能会越来越大。例如下图中，水晶和VS完全挡住了采矿的路径。~~令人智熄的操作.jpg~~

经过一番血战，无敌虚空为AI拿下了第一场对战困难电脑的胜利（并不是100%的胜率）~~180人口虚空带追猎怎么输~~

你也可以学习别人写好的程序，例如修电脑炮台并发表情跳他（也有可能电脑转进二矿，然后你的探机就会在别人家主矿修满地堡但就是不去别人二矿）

https://github.com/Dentosal/python-sc2/blob/master/examples/protoss/cannon_rush.py

Ch7 SC2深度学习导言（应用深度学习前的准备工作）

由于星际2有非常多的变量，建筑摆放位置、建造流程、timing点、交战操作和兵种配比都是极其复杂的问题，完全硬编码想要达到很好的效果难度非常大。

到上一章为止，我们所有的策略都是硬编码的，还算不上真正的AI。从这章开始，我们要动手实现深度学习。那么问题来了：没有现成模型可用的情况下，如何应用深度学习？

首先我们要把问题简化、抽象化。或许一个可行的解决办法是：先将行为分为几个决策（攻击敌方建筑、攻击敌方单位或是防守己方基地等），再应用到空闲单位上。后续我们再考虑将学习应用到运营流程中。

我们现在知道了神经网络的输出，那么输入应该是什么呢？

有人或许会说要用经典强化学习算法 Q-learning ，但是对这种问题来说过于复杂了。这会使用极大的数据样本，意义很小并且过程繁琐。原作者更倾向于使用evolutionary learning method。

一个可用的、简单的神经网络是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），因为你可以用它来可视化一切。刚开始应用CNN时，你需要尽可能地简化问题。当初步实践成功时，再尝试更复杂的解决方案。

首先，我们不在把追猎放在首要位置，我们想优先生产更多虚空。但追猎也必不可少，因为要靠它抵挡前期的一波。另外，我们保持attack函数不变。我们不再需要更多的BG，造一个BG只是为了解锁后面的建筑。（但实际我们仍需要生产少量的追猎。不过为了简化问题，先只生产虚空，后续再考虑这个）。build_offensive_force函数只生产虚空，这样就将作战单位简化为了一种（~~单一兵种作战？~~）。

接下来我们就要使用测试数据并分辨正确和错误的选择。

导入两个库：cv2（OpenCV）和numpy

部分代码：

import cv2
import numpy as np

class SentdeBot(sc2.BotAI):
    def __init__(self):
        self.ITERATIONS_PER_MINUTE = 165
        self.MAX_WORKERS = 80  # 限制最大农民数

    async def on_step(self, iteration: int):  # iteration类似游戏时钟 每分钟165个迭代(待确认)
        self.iteration = iteration
        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.attack()
        await self.intel()

    async def intel(self):
        """
        原作者随便起的名字，你也可以起名为AMD_YES
        该函数将游戏运行过程可视化
        """
        print('dir:', dir(self))  # 你总是可以使用dir命令来获取帮助，也可以直接看源码
        game_data = np.zeros((self.game_info.map_size[1], self.game_info.map_size[0], 3), np.uint8)  # 反转图片像素
        # 画出每个基地的位置
        for nexus in self.units(NEXUS):
            nex_pos = nexus.position
            cv2.circle(game_data, (int(nex_pos[0]), int(nex_pos[1])),
                       10, (0, 255, 0), -1)  # 10代表尺寸,元组代表BGR颜色格式(注意不是RGB的排列顺序),-1代表描边线宽

        # 转换坐标
        flipped = cv2.flip(game_data, 0)  # 翻转
        resized = cv2.resize(flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
        cv2.imshow('Intel', resized)
        cv2.waitKey(1)  # 1ms
        
    async def offensive_force_buildings(self):
        """
        建造产兵/科技建筑
        """
        if self.units(PYLON).ready.exists:
            pylon = self.units(PYLON).ready.random
            # 建造BY
            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)
            # 建造1个BG解锁科技即可
            elif len(self.units(GATEWAY)) < 1:
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)
            # 这个VS放的早啊
            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):
        """
        建造战斗单位（只要虚空）
        """
        for sg in self.units(STARGATE).ready.noqueue:
            if self.can_afford(VOIDRAY) and self.supply_left > 0:
                await self.do(sg.train(VOIDRAY))

OpenCV库将每个基地的位置显示在模拟地图上：

Ch8 侦查以及更多可视化输入（还是准备工作）

OpenCV生成的图形是为了让我们更好地了解到游戏内发生的事情。

在这一章，我们要描绘更多的单位，并为它们增加不同的颜色和尺寸。

    async def intel(self):
        """
        原作者随便起的名字，你也可以起名为amd
        该函数将游戏运行过程可视化
        """
        print('dir:', dir(self))  # 你总是可以使用dir命令来获取帮助，也可以直接看源码
        game_data = np.zeros((self.game_info.map_size[1], self.game_info.map_size[0], 3), np.uint8)  # 反转图片像素

        # UNIT:[SIZE,(BGR COLOR)]
        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)],
            VOIDRAY: [3, (255, 100, 0)],
        }

        # 画出每个单位的位置
        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)

        # 转换坐标
        flipped = cv2.flip(game_data, 0)  # 翻转
        resized = cv2.resize(flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
        cv2.imshow('Intel', resized)
        cv2.waitKey(1)  # 1ms

在此之后，还要为AI增加侦查的能力（例如建造OB等）。侦查是十分重要的工作，因为神经网网络的输入就是依靠地图上能看到的信息。因此我们需要建造VR和OB。部分代码如下：

from sc2 import run_game, maps, Race, Difficulty, position
from sc2.constants import NEXUS, PROBE, PYLON, ASSIMILATOR, GATEWAY, \
    CYBERNETICSCORE, STALKER, STARGATE, VOIDRAY, OBSERVER, ROBOTICSFACILITY
    
class SentdeBot(sc2.BotAI):
    def __init__(self):
        self.ITERATIONS_PER_MINUTE = 165
        self.MAX_WORKERS = 80  # 限制最大农民数

    async def on_step(self, iteration: int):  # iteration类似游戏时钟 每分钟165个迭代(待确认)
        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.attack()
        await self.intel()

    def random_location_variance(self, enemy_start_location):
        """
        随机给出敌方主矿附近的侦查坐标
        :param enemy_start_location: 敌方出生点
        :return: 侦查坐标
        """
        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]
        # 无法直接返回xy二维坐标，大概因为游戏是三维的原因。需要用sc2的position转换坐标 注意传入的是tuple
        go_to = position.Point2(position.Pointlike((x, y)))
        return go_to

    async def scout(self):
        """
        侦查部分
        """
        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):
        """
        原作者随便起的名字，你也可以起名为amd
        该函数将游戏运行过程可视化
        """
        # print('dir:', dir(self))  # 你总是可以使用dir命令来获取帮助，也可以直接看源码
        game_data = np.zeros((self.game_info.map_size[1], self.game_info.map_size[0], 3), np.uint8)  # 反转图片像素

        # UNIT:[SIZE,(BGR COLOR)]
        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)],
            VOIDRAY: [3, (255, 100, 0)],
        }

        # 画出每个单位的位置
        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)

        # 画出敌方单位位置
        main_base_names = ["nexus", "commandcenter", "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)

        # 区分战斗单位和工作单位
        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)

        # 画出OB位置，尺寸尽可能小，以突出侦查的重要信息
        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)

        # 转换坐标
        flipped = cv2.flip(game_data, 0)  # 翻转
        resized = cv2.resize(flipped, dsize=None, fx=2, fy=2)
        cv2.imshow('Intel', resized)
        cv2.waitKey(1)  # 1ms
        
    async def offensive_force_buildings(self):
        """
        建造产兵/科技建筑
        """
        if self.units(PYLON).ready.exists:
            pylon = self.units(PYLON).ready.random
            # 建造BY
            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)
            # 建造1个BG解锁科技即可
            elif len(self.units(GATEWAY)) < 1:
                if self.can_afford(GATEWAY) and not self.already_pending(GATEWAY):
                    await self.build(GATEWAY, near=pylon)

            # 造VR，准备出OB
            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)

            # 这个VS放的早啊
            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)

下图的白点就是OB，正飞向对方主矿侦查~~（然后就被炮台打下来了）~~

Ch9 建立神经网络训练数据

在开展任何机器学习前，我们都要建立自己的数据集。这一章我们终于可以开始做这个最后的准备工作了。

还有一点数据可视化的工作是：在图像左下角用横条形式追踪当前的资源和人口数据，为平衡战斗单位的资源/人口消耗做准备。

接下来我们要修改attack函数，同时还要引入游戏结果（胜/负），以判断训练数据的正确性。

我们对这个AI进行的第一项深度学习改造就是让AI判断攻击选择的正确与否。

    async def attack(self):
        """
        随机做出不同的攻击选择
        """
        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)  # 表示神经网络的输出，类似 [1,0,0,0],这个list表示不攻击（choice=1）
                y[choice] = 1
                print(y)
                self.train_data.append([y, self.flipped])  # 收集测试数据

新建一个train_data文件夹，程序在每次胜利时都会保存进攻的决策数据。每场游戏大概会做出30-60种选择。构建一个高效的数据集显然需要非常长的时间（几百局游戏）。

数据集以numpy专用格式存储，直接打开是乱码：

需要用numpy.load()函数打开

Ch10 建立神经网络模型

上一章中我们终于得到了自己的训练数据。原作者也提供了他自己的数据集：

https://drive.google.com/file/d/1cO0BmbUhE2HsUC5ttQrLQC_wLTdCn2-u/view

你需要在命令行中（例如powershell）安装新软件包：

pip install keras （原文中2.1.2版本无法安装）
pip install tensorflow-gpu （原文中1.8版本无法安装）

如果你不知道什么是神经网络，那么推荐你先看完以下教程中的deeplearning部分

https://pythonprogramming.net/neural-networks-machine-learning-tutorial/

Ch11 训练神经网络

训练数据解压完有13G，是的你没有看错。

add later...

Extra1：操作

本小节可以实现你自己的悍马2000。

我们先回顾一下人类选手的最顶级点毒爆操作：

在天梯局中，没有比赛时心理负担的情况下，ByuN究竟有多高的操作上限

https://www.bilibili.com/video/av12256762/?p=3 11分30秒开始

原程序需要在美服用地图编辑器下载“Marine Split Challenge-LOTV”的一张散枪兵练习图。我没法登陆美服的编辑器，就在国服找了一张练习图，效果一样。地图名为Marine Control v1.4(作者：Morrow)，我把它放在resource文件夹中。值得一提的是，国服还有一张散枪兵演示图，使用银河编辑器的触发器实现甩枪兵，有兴趣的可以看一看。

第一个版本的枪兵操作(文件名：marine1.py) 可以实现完美诸葛连弩 ~~（枪兵王？不过是个操作过硬的LOL选手）~~

第二个版本的枪兵操作(文件名：marine2.py) ，机枪兵在散的同时优先点毒爆和残血单位。（超级瞄准已部署！诸葛连弩算什么？）

下图就是第二个版本的演示。可以看到在不限制APM的情况下，AI可以达到五位数的瞬间APM，单独操作每个枪兵。虽然我们最希望看到的是AI从学习中获得的大局观而不是莽夫操作，但这个例子可以证明pysc2强大而丰富的功能。

Extra2：星际2 AI天梯服务器

https://github.com/Cryptyc/Sc2LadderServer

Sc2LadderServer是一个为星际2API所设计的一个天梯服务器。它会加载你写的星际2AI（bots）并执行对战。

此处以Linux服务器举例

依赖项：

CMake：https://cmake.org/download/

下载所需版本我下载了cmake-3.15.0-Linux-x86_64.tar.gz
SC2 Linux Packages: https://github.com/Blizzard/s2client-proto#linux-packages

我下载了4.7.1

解压密码：iagreetotheeula
地图包：https://github.com/Blizzard/s2client-proto#map-packs

我用的 Ladder 2019 Season 1

解压密码：iagreetotheeula

安装：

CMake：https://blog.csdn.net/fxnawm/article/details/78489586 注意32位和64 位一定要区分开

如果是下载的含有source标签的则是源代码文件，需要自己编译，如果下载的是Binary distributions对应的则是已经编译好的版本，只需要添加环境变量就行。

执行 cmake --version ，出现版本号则说明安装成功。
SC2 Linux Packages：解压出StarCraft II文件夹
地图包：解压，解压出的文件夹放入StarCraft II/Maps中

安装Sc2LadderServer：

# Get the project.
$ git clone --recursive https://github.com/Cryptyc/Sc2LadderServer.git
$ cd Sc2LadderServer

# Create build directory.
$ mkdir build && cd build

# Generate a Makefile.
# Use 'cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ../' if debuginfo is needed
$ cmake ../

# Build.
$ make

如果在cmake ../的过程中出现以下错误：

CMake Error: CMAKE_C_COMPILER not set, after EnableLanguage CMake Error: CMAKE_CXX_COMPILER not set, after EnableLanguage

需要更新make：apt install make

更新之后编译就可以了。下图为正常编译过程。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 24 Commits
assets		assets
resource		resource
test		test
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
ch1.0_Collecting_Minerals.py		ch1.0_Collecting_Minerals.py
ch1.1_play_against_this_yourself.py		ch1.1_play_against_this_yourself.py
ch10_Building_Neural_Network_Model.py		ch10_Building_Neural_Network_Model.py
ch11_Training_Neural_Network.py		ch11_Training_Neural_Network.py
ch2_Workers_and_Pylons.py		ch2_Workers_and_Pylons.py
ch3_Geysers_and_Expanding.py		ch3_Geysers_and_Expanding.py
ch4_Building_an_AI_Army.py		ch4_Building_an_AI_Army.py
ch5_Commanding_your_AI_Army.py		ch5_Commanding_your_AI_Army.py
ch6_Defeating_Hard_AI.py		ch6_Defeating_Hard_AI.py
ch6_test_Cannon_rush.py		ch6_test_Cannon_rush.py
ch7_Deep_Learning_with_SC2_Intro.py		ch7_Deep_Learning_with_SC2_Intro.py
ch8_Scouting_and_more_Visual_inputs.py		ch8_Scouting_and_more_Visual_inputs.py
ch9_Building_Neural_Network_Training_data.py		ch9_Building_Neural_Network_Training_data.py
load_dataset.py		load_dataset.py

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Ch3. 采气及扩张

Ch4 建造战斗单位

Ch5 血战简单电脑！给战斗单位下达指令

Ch6 击败困难电脑！

Ch7 SC2深度学习导言（应用深度学习前的准备工作）

Ch8 侦查以及更多可视化输入（还是准备工作）

Ch9 建立神经网络训练数据

Ch10 建立神经网络模型

Ch11 训练神经网络

Extra1：操作

Extra2：星际2 AI天梯服务器

依赖项：

安装：

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Ch5 血战简单电脑！给战斗单位下达指令

Ch6 击败困难电脑！

Ch7 SC2深度学习导言（应用深度学习前的准备工作）

Ch8 侦查以及更多可视化输入（还是准备工作）

Ch9 建立神经网络训练数据

Ch10 建立神经网络模型

Ch11 训练神经网络

Extra1：操作

Extra2：星际2 AI天梯服务器

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