Windows 安装指南 - nanpuhaha/SerpentAI GitHub Wiki

提示: 这个教程还在不断完善中，如果按照此教程进行配置遇到任何问题，请创建一个问题或者在 Discord 中发信息提问，或直接 @Serpent.AI，非常感谢。

在 Windows 平台上部署 Serpent.AI 听起来是块硬骨头，可是后来我们发现并没有想象中那么难。与 Linux 版本相比你会丢失一些灵活性，但是与其放弃对 Windows 版本的支持(有很多很多项目都直接放弃了对windows的适配)，我们更愿意向那些在 Windows 系统上的开发者展示我们的诚意。如果你有任何建议，我们鼓励您参与本项目的建设。

初始要求

  • Windows 10 (for WSL(Windows Subsystem for Linux))
  • Visual C++ Build Tools 2015 来自 Microsoft (仅在没有安装 Visual Studio 的情况下)

Python 环境

Python 3.6+ (通过 Anaconda)

Serpent.AI 的开发利用了很多 Python 3.6 的特征功能，所以 Python 的版本要求最低为 3.6。

其实安装普通的 Python 3.6+版本并不是很难，但是 Serpent.AI 需要一系列的科学计算模块和库，这些库本身在你的电脑上编译起来极其困难甚至是不可能成功的。令人庆幸的是我们可以直接使用 Anaconda Distribution 帮我们解决这些问题，它为我们减轻了极大的负担。

安装 Anaconda 4.4.0 (Python 3.6)

官方下载地址 配置有 Python 3.6 版本的 Anaconda 4.4.0 可以通过图形化安装器安装。

以下命令请使用管理员权限运行 Anaconda Prompt，我们强烈建议为此添加一个快捷链接，因为从现在开始基本上以后你所有的操作命令都需要在这里运行了，无论是 Python 的还是 Serpent 的。

为 Serpent.AI 创建一个 Conda 虚拟环境

conda create --name serpent python=3.6 (当然如果你愿意，serpent 这个名字可以随便改)

为 Serpent.AI 项目创建一个目录

mkdir SerpentAI && cd SerpentAI

启动 Conda 虚拟环境

activate serpent

第三方软件依赖

Redis

Redis 用来实现所捕获帧的内存内存储，同时也是分析事件的临时容器。Redis 并不原生适配 Windows 的！微软曾经维护过一个适配方案，但是后来就被废弃了。

但幸运的是，有了 windows 10，我们可以通过使用 Windows 下的 Linux 子系统 (WSL) 来访问 Linux 兼容内核接口。这样我们就可以在 Windows 上的 Ubuntu 的 Bash 命令提示符中运行 Redis 服务器了。如果你还没有配置 WSL，你可以通过参考这篇文章开始配置。

打开一个 Bash 命令提示符 (Windows 下的 Ubuntu核心的)，然后运行以下命令:

sudo apt-get update

sudo apt-get install redis-server -y

sudo sed -i -e 's/127.0.0.1/0.0.0.0/g' /etc/redis/redis.conf

sudo service redis-server restart

现在 Redis 服务器就已经运行起来了。这里要注意一点，尽管 Redis 看起来是以一个进程进行运行的，但是请 不要 关闭这个 Bash 提示符，关闭它你就关闭了全部 WSL。你可以把它最小化藏起来。

Build Tools for Visual Studio 2017

一些伴随着Serpent.AI安装所需的包尚未预编译，所以将需要从源代码生成。虽然安装过程有点麻烦，但是使用来自Visual Studio正确的C++ Build Tools 会使其更简单。

你可以从这个网址获取正确的安装器 htitps://www.visualstudio.com/downloads/ 找到 Build Tools for Visual Studio 2017 download. 找到并下载，在安装器中确保以下的选项被勾上:

  • Visual C++ 生成工具核心功能
  • VC++ 2017 版本 15.7 v14.14 最新 v141 工具
  • Visual C++ 2017 Redistributable 更新
  • 适用于桌面的 VC++ 2015.3 v14.00 (v140) 工具集
  • Windows 通用C运行时

Tesseract

Serpent.AI 内含有一些 OCR 功能，这样我们就可以从游戏帧中读取文字了，我们把这项重任交给 Tesseract 去完成。你可以按照以下步骤为 Windows 安装 Tesseract:

  1. 访问 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
  2. 下载版本为 3 的 .exe 可执行文件
  3. 运行图形化安装器 (务必记录下安装路径！)
  4. 在你的环境变量 %PATH% 中为 tesseract.exe 添加刚才你记录的路径

打开 Anaconda 提示符，使用tesseract --list-langs可以测试 Tesseract 是否成功安装，同时也可以查看已经安装的语言包。

GPU-加速的Tensorflow 依赖 (可选)

只有当如下情况时你才需要安装:

  • 你设计的游戏代理使用了诸如卷积神经网络CNN、或者循环神经网络RNN等深度神经网络DNN，而且想要充分利用Tensorflow和你的显卡(们)的运算能力。

  • 你拥有一张支持CUDA 3.0+的显卡，一般来说GTX 600系列之上的都行。

NVIDIA 英伟达驱动

你在 Windows 平台上，有张炫酷的显卡，还打算用游戏来学习这所有炫酷的技术...好吧既然这样，我们估计你的英伟达 (NVIDIA) 显卡驱动已经是最新的了。

如果你是刚开始了解显卡及显卡驱动的话:

  1. 访问 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
  2. 在列表中找到你的显卡的型号并下载对应的显卡驱动程序F
  3. 运行图形化安装界面

CUDA 计算统一设备架构加速

  1. 注册一个账户 https://developer.nvidia.com/ or log in
  2. 访问 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  3. 选择 Windows, x68_64, 10, exe (local) 然后下载安装包
  4. 运行图形界面安装程序。如果有关于驱动的警告，选择 Custom Install 自定义安装然后取消驱动选项的打勾。
  5. 添加以下环境变量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin 和 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvpp 到 %PATH% 中

打开 Anaconda 提示符，使用nvcc --version可以测试 CUDA 是否成功安装，同时也可以查看已经安装的 CUDA 的版本信息。

cuDNN

  1. 注册一个账户 https://developer.nvidia.com/ or log in
  2. 访问 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
  3. 下载 cuDNN v6.0 Library for Windows 10
  4. 解压缩 ZIP 压缩文件内的 bin, include 和 lib 三个文件夹到你安装 CUDA 的同一路径下 (例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0)
  5. 确定你的环境变量 %PATHEXT% 中包含 .DLL

开始安装 Serpent.AI

一旦上面的所有组件都被正确安装与配置，你就可以开始安装 Serpent.AI 框架了。

返回你原来为自己创建的 Serpent.AI 项目目录，确保你在 Conda 虚拟环境下。

运行 pip install SerpentAI

然后运行 serpent setup 来自动安装余下的依赖包。

恭喜你在 Windows 系统上安装成功！