你斗地主打得过AI吗？卡牌游戏的强化学习工具包RLCard来了！-低调大师

你斗地主打得过AI吗？卡牌游戏的强化学习工具包RLCard来了！

2021-07-02 741

项目名称： RLCard

项目作者： Daochen Zha

开源许可协议： MIT

项目地址：https://gitee.com/daochenzha/rlcard

项目简介

RLCard 是一款卡牌游戏强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的工具包。它支持多种卡牌游戏环境，具有易于使用的接口，以用于实现各种强化学习和搜索算法。 RLCard 的目标是架起强化学习和非完全信息游戏之间的桥梁。 RLCard 由 DATA Lab at Texas A&M University 以及社区贡献者共同开发。

项目演示

除了斗地主外，它还支持多种卡牌游戏环境，包括二十一点、德州扑克、UNO、麻将等等。

示例

以下是一个小例子

import rlcard
from rlcard.agents import RandomAgent

env = rlcard.make('blackjack')
env.set_agents([RandomAgent(num_actions=env.num_actions)])

print(env.num_actions) # 2
print(env.num_players) # 1
print(env.state_shape) # [[2]]
print(env.action_shape) # [None]

trajectories, payoffs = env.run()

RLCard可以灵活地连接各种算法，参考以下例子：

支持算法

算法	释例	参考
深度蒙特卡洛（Deep Monte-Carlo，DMC）	examples/run_dmc.py	[论文]
深度Q学习（Deep Q Learning, DQN）	examples/run_rl.py	[论文]
虚拟自我对局（Neural Fictitious Self-Play，NFSP）	examples/run_rl.py	[论文]
虚拟遗憾最小化算法（Counterfactual Regret Minimization，CFR）	examples/run_cfr.py	[论文]

如果你想要亲手试一试这个工具包，那么就点击下面的链接前往项目主页看看吧：https://gitee.com/daochenzha/rlcard

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原文链接：https://my.oschina.net/gitosc/blog/5119020

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