snake-ai
snake-ai 是一个基于深度强化学习的人工智能项目，旨在让计算机自动玩转经典的“贪吃蛇”游戏。它通过模拟人类玩家的操作逻辑，解决了传统游戏脚本缺乏灵活性、难以应对复杂局势的问题，能够自主探索策略并不断提升得分上限。
该项目特别适合对人工智能、强化学习感兴趣的开发者、研究人员以及计算机专业的学生使用。用户不仅可以运行预训练好的模型观察 AI 如何高超地操控蛇身避障觅食，还能深入代码内部，复现训练过程，甚至修改算法参数进行二次开发。对于希望入门 PyTorch、OpenAI Gym 或 Stable-Baselines3 等主流深度学习框架的学习者而言，这是一个极佳的实践案例。
snake-ai 的技术亮点在于提供了两种不同架构的智能体版本：基于多层感知机（MLP）的基础版和基于卷积神经网络（CNN）的高级版。其中，CNN 版本凭借更强的图像特征提取能力，在平均得分表现上显著优于 MLP 版本。项目结构清晰，内置了完整的训练脚本、预训练权重文件以及用于可视化训练曲线的 Tensorboard 日志，让用户能直观对比不同模型在不同训练阶段的表现差异，轻松上手实验。
使用场景
某高校人工智能实验室的研究员正在指导学生进行深度强化学习入门实验，需要快速验证不同神经网络架构在经典游戏环境中的表现差异。
没有 snake-ai 时
- 学生需从零搭建 Pygame 游戏环境与 Gym 接口，耗费数周时间处理环境配置与状态空间定义，严重挤占算法研究时间。
- 缺乏现成的基准模型（Baseline），难以直观对比多层感知机（MLP）与卷积神经网络（CNN）在相同训练步数下的得分差距。
- 训练过程缺乏可视化监控，无法利用 Tensorboard 实时观察奖励曲线收敛情况，导致超参数调整如同“盲人摸象”。
- 代码结构松散，缺少如
check_gpu_status等实用脚本，新手常在 GPU 调用失败或环境依赖冲突上反复受挫。
使用 snake-ai 后
- 直接复用内置的完整游戏脚本与预训练权重，学生可在 10 分钟内运行
test_cnn.py看到高分 AI 演示，立即进入核心算法分析环节。 - 项目原生提供 MLP 与 CNN 两套代理及对应权重文件，研究员可一键切换模型，量化评估卷积结构在提取游戏画面特征上的优势。
- 集成 Tensorboard 日志系统，训练过程中的得分波动与损失函数变化一目了然，团队能迅速定位过拟合或探索不足的问题。
- 配套工具链完善，通过
compress_code.py优化代码格式以便向大模型提问，配合明确的 Conda 环境指南，大幅降低部署门槛。
snake-ai 将繁琐的环境搭建与基础模型训练标准化，让开发者能从“造轮子”转向专注于强化学习策略的深度优化与对比研究。
运行环境要求
- Windows
- 非必需（可选）
- 如需使用，需 NVIDIA GPU 并安装 CUDA 11.8 (pytorch-cuda=11.8)
- 未说明具体显存要求
未说明
快速开始
SnakeAI
本项目包含经典游戏“贪吃蛇”的程序脚本，以及能够自动玩该游戏的人工智能智能体。该智能体采用深度强化学习进行训练，包括两个版本：基于多层感知机（MLP）的智能体和基于卷积神经网络（CNN）的智能体，其中后者具有更高的平均游戏得分。
文件结构
├───main
│ ├───logs
│ ├───trained_models_cnn
│ ├───trained_models_mlp
│ └───scripts
├───utils
│ └───scripts
项目的主代码文件夹为 main/。其中包含 logs/，内含训练过程中的终端输出文本及数据曲线（可通过 TensorBoard 查看）；trained_models_cnn/ 和 trained_models_mlp/ 分别存放不同阶段的卷积网络模型与感知机模型的权重文件，可用于在 test_cnn.py 和 test_mlp.py 中进行测试，以观察两种智能体在不同训练阶段的实际游戏表现。
另一个文件夹 utils/ 包含两个实用脚本。check_gpu_status/ 用于检查 PyTorch 是否能够调用 GPU；compress_code.py 可以移除代码中的所有缩进和换行，将其转换为紧凑排列的一行文本，以便在向 GPT-4 请求代码建议时更易于交流（GPT-4 对代码的理解远超人类，且不需要缩进、换行等格式）。
运行指南
本项目基于 Python 编程语言，主要使用了 Pygame、OpenAI Gym、Stable-Baselines3 等外部代码库。运行程序所使用的 Python 版本为 3.8.16。建议使用 Anaconda 来配置 Python 环境。以下设置流程已在 Windows 11 系统上测试通过。以下命令适用于控制台/终端（Console/Terminal/Shell）。
环境配置
# 创建名为 SnakeAI 的 conda 环境，并指定 Python 版本为 3.8.16
conda create -n SnakeAI python=3.8.16
conda activate SnakeAI
# 【可选】若需使用 GPU 进行训练，请手动安装完整版 PyTorch
conda install pytorch=2.0.0 torchvision pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# 【可选】运行脚本以测试 PyTorch 是否成功调用 GPU
python .\utils\check_gpu_status.py
# 安装外部代码库
pip install -r requirements.txt
运行测试
项目中的 main/ 文件夹包含了基于 Pygame 库的经典游戏“贪吃蛇”的程序脚本。您可以直接运行以下命令来游玩该游戏：
cd [项目父文件夹]/snake-ai/main
python .\snake_game.py
完成环境配置后，您可以在 main/ 文件夹中运行 test_cnn.py 或 test_mlp.py，以测试并观察两种智能体在不同训练阶段的实际表现。
cd [项目父文件夹]/snake-ai/main
python test_cnn.py
python test_mlp.py
模型权重文件存储在 main/trained_models_cnn/ 和 main/trained_models_mlp/ 文件夹中。两个测试脚本默认会加载已训练好的模型。如果您想观察不同训练阶段的 AI 表现，可以修改测试脚本中的 MODEL_PATH 变量，指向其他模型的文件路径。
训练模型
如需重新训练模型，可在 main/ 文件夹中运行 train_cnn.py 或 train_mlp.py。
cd [项目父文件夹]/snake-ai/main
python train_cnn.py
python train_mlp.py
查看曲线
项目中包含了训练过程的 TensorBoard 曲线图。您可以使用 TensorBoard 查看详细数据。推荐使用 VSCode 内置的 TensorBoard 插件直接查看，或者采用传统方式：
cd [项目父文件夹]/snake-ai/main
tensorboard --logdir=logs/
在浏览器中打开默认的 TensorBoard 服务地址 http://localhost:6006/，即可查看训练过程的交互式曲线图。
致谢
本项目所使用的外部代码库包括 Pygame、OpenAI Gym、Stable-Baselines3。感谢所有软件开发者对开源社区的无私奉献！
本项目中使用的卷积神经网络源自 Nature 论文：
常见问题
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