DQN自动玩flappybird（全程命令提示 纯小白教程）

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教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird（全程命令提示、纯小白教程）

作者：骁哲、李伟、July

说明：本教程主要由骁哲编写，李伟校对，而最后跑的是yenchenlin的github开源demo。如遇问题欢迎加Q群交流：472899334。
时间：二零一六年十月十三日。

前言

我们在上一篇教程《基于torch学汪峰写歌词、聊天机器人、图像着色/生成、看图说话、字幕生成》中说到：“让每一个人都能玩一把，无限降低初学朋友的实验门槛”，那是否能把难度再次降低呢，比如部分同学不熟悉Linux命令咋整，那是不是不熟悉Linux命令就没法折腾了？然既然是为了让每个人都能玩一把，那就应该尽最大可能照顾到最大多数。

本教程提供全程命令提示，以便让Linux命令暂不熟的同学也能搭建起来。因此，自动玩转flappy bird分三个步骤：

不管三七二十一，先把游戏搭建起来搭建起来后，Linux命令后续慢慢熟悉，熟悉后，一通百通，搭建其他实验的环境也会立马顺畅许多取得成就感和安心之后，再细细深究实验背后之原理（当然，10月机器学习算法班上也会深究实验背后原理）

另本教程省略了ubuntu14.04安装，如果此前没安装过Ubuntu，可以参看《教你从头到尾利用DL学梵高作画》里的第4.1部分。

还是这个事，欢迎更多朋友跟我们一起做实验，一起玩。包括本flappy bird在内的8个实验：梵高作画、文字生成、自动聊天机器人、图像着色、图像生成、看图说话、字幕生成、flappy bird，10月份内做出这8个实验中的任意一个并在微博上AT@研究者July，便送100上课券，把实验心得发社区 ask.julyed.com 后，再送100上课券。

一、NVIDIA驱动、CUDA、cudnn安装

下载相应文件，后续 使用，下载地址 ：

NVIDIA驱动 http://www.geforce.cn/drivers 【搜索 对应型号】CUDA驱动 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 【搜索对应版本】CUDNN驱动 https://developer.nvidia.com/cudnn

以下操作均使用root账户

apt-get update （更新源）

apt-get install vim （安装VIM，也可使用 emacs nano）

vi /etc/default/grub （进入grub文件）

添加text （具体方法参看《教你从头到尾利用DL学梵高作画》）

启用字符界面登录

将这行 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet" 中的 quiet 修改为 text

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="text"

保存退出

update-grub2 （更新一下）

reboot （重启）

1、 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动

cd /**/**/** (cd到cuda所在文件目录下)

./NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run （安装NVIDIA驱动，此文件需执行权限，chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run）

reboot （重启）

2、 Install CUDA 安装CUDA

cd /**/**/** (cd到cuda所在文件目录下)

./cuda_8.0.27_linux.run （安装CUDA，此文件需执行权限，如遇权限问题 可执行 chmod +x 文件名）

！accept之后第一个选项填写“n”（该选项让你选择是否安装NVIDIA的Driver，之前已经安装过了， 所以不需要），之后一路“绿灯”。

vi /etc/default/grub （打开grub）

修改text （具体方法参看《教你从头到尾利用DL学梵高作画》）

启用图形界面登录

将这行 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="text" 中的 text修改为 quiet

保存退出

update-grub2 （更新一下）

reboot （重启）

3、 Install cuDNN 安装cuDNN

tar xvzf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-ga.tgz （解压）

将CUDNN解压，将解压出来的文件复制到 CUDA 目录 如下

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include （复制）

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 （复制）

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* （加权限）

CUDA Environment Path 添加CUDA的环境变量

终端中执行

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"

二、 源码安装Tensorflow

静态图片可能看不出啥效果，视频见这：http://weibo.com/1580904460/EcxQh6em0。

至此，这个曾虐遍全球无数人的游戏，就这样在我们手里，利用深度学习自动玩转了！无不体现深度学习的神奇与魅力。

参考文献

教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版
5月深度学习班学员小蔡同学写的简易教程：用MAC DQN玩Flappy Bird
https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

后记

七月在线开发/市场团队，二零一六年十月十三日。