ゲームでAIをトレーニングするジム「OpenAI Gym」の環境構築手順 on Mac OS X

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OpenAI Python DeepLearning 人工知能 MachineLearning Python テキストリンク

OpenAI Gym は、ゲームで人工知能を開発・評価するためのプラットフォームです。

環境構築はほとんど手順通りに pip install やら brew install するだけでできて、

パックマンとか、

スペースインベーダーとか、

こういうのをとりあえずお試しとしてランダムに動かしてみるだけなら5行ぐらいのコードでできてしまうので、強化学習とか全然わからないけどとりあえず試してみる、というのも最初の一歩目にいいかもしれません。

以下、僕が macOS Sierra で行った環境構築手順です。

OpenAI Gymのインストール

インストール手順はREADMEの こちら に書いてあります。

git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
pip install -e .

さらに、依存ライブラリ等の諸々をフルインストールします。

$ brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget

atari環境のインストール

atariのゲームが扱えるよう追加インストールします。

$ pip install 'gym[atari]'

動作確認

公式ドキュメント に簡単なサンプルが載っています。

cartpole.py
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample())

実行してみると、

$ python cartpole.py

こういうゲームが実行されます。

いろんなゲームを起動してみる

スペースインベーダー

コード

invaders.py
import gym
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample())

実行

$ python invaders.py

パックマン

コード

pacman.py
import gym
env = gym.make('MsPacman-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample())

実行

$ python pacman.py

おわりに

今回は環境構築と、簡単な動作確認を行ってみました。肝心の強化学習にはまだ1ミリも踏み込んでいないので、また別記事で書きたいと思います。

参考記事：