星际2新智能体开源：单机并行能力强，适应环境广，个人可训练
铜灵 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
今天，《星际争霸2》（后称星际2）深度强化学习（DRL）智能体Reaver开源了，引来大量Reddit用户围观。
来自塔尔图大学的Roman Ring介绍说，这种模块化的框架主要用于训练星际2的各种任务，提供比大多数开源解决方案更快的单机环境并行化能力。
Reaver可适应多种环境，除了用于星际2的SC2LE外，还支持其他强化学习任务上常用的Gym、Atari和Mujoco。它用简单的Keras模型来定义神经网络，配置和共享配置也非常方便。
最重要的是，Reaver的训练规模亲民到爆炸。在普通的4核CPU的笔记本电脑上，每秒采样率可以达到5K，10秒内就能学会那个立杆子的游戏CartPole-0。
在电脑配置为Intel i5-7300HQ CPU (4 核) 和 GTX 1050 GPU 的笔记本情况下，Reaver 30分钟攻克了星际2 的MoveToBeacon游戏，成绩与DeepMind不分伯仲。
功能介绍
Reaver主要有6大特点：
可扩展
Reaver同时适用于初学者和老手。对业余编程爱好者，Reaver提供了必要工具，修改智能体（例如超参数）后就能训练。
老手可直接利用Reaver模块化架构和性能优化过的代码库，其中的智能体、模型和环境都是解耦的，可随意搭配，可扩展性强。
性能
Reaver利用无锁数据结构共享内存，将星际2的采样速率提升了2倍（通常能实现100倍的加速），瓶颈在GPU输入/输出pipeline。
可配置
Reaver中所有配置都能通过gin-config配置框架处理，并且能够将所有超参数、环境参数和模型定义轻松共享成.gin格式文件。
实现智能体
作者采用两种经典DRL算法进行实现：
优势actor-critic算法（A2C）
近端策略优化（PPO）
支持多种环境
- PySC2（用所有迷你游戏测试过）
- OpenAI Gym（用CartPole-v0测试过）
- Atari（用PongNoFrameskip-v0测试过）
- Mujoco （用InvertedPendulum-v2和HalfCheetah-v2测试过）
其他强化学习特点
- GAE算法加持
- 奖励剪裁
- 梯度标准剪裁
- 利用归一化方法
- 基线引导
- 独立基线网络
结果展示
Reaver具体实战的表现如何？研究人员在不同地图上，对A2C架构的Reaver、DeepMind的SC2LE和ReDRL进行基准测评，同时，还给出了人类GrandMaster级的专业人员在这些任务上的成绩。
其中，DeepMind的结果均来自此前发布论文中的最佳结果。
Reaver（A2C）是训练reaver.agents.A2C智能体得到的，通过训练—test模块进行100次迭代，计算总奖励值得到这个结果。图中括号值代表是平均值、标准差，方括号中为最小和最大值。
传送门
Reddit讨论贴：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/a0jm84/p_reaver_starcraft_ii_deep_reinforcement_learning/
具体的安装说明，可移步GitHub：
https://github.com/inoryy/reaver-pysc2
此外，如果你的电脑配置了Google Colab，还可以在线使用Reaver，地址：
https://colab.research.google.com/drive/1DvyCUdymqgjk85FB5DrTtAwTFbI494x7
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