兼容性方面■■■最大支持M-ATX主板■■■CPU散热器限高165mm■■■显卡限长350mm■■■电源限长165mm。
散热机箱前面板最大支持3把120mm风扇或280冷排■■■机箱背部支持120mm风扇或120冷排■■■机箱顶部支持2把140mm风扇。
扩展性方面■■■拥有2个3.5英寸和2个2.5英寸硬盘位。
机箱配有防尘网和防震脚垫■■■机箱整体设计较为低调。
而电源方面■■■一般来说■■■对于核显装机平台■■■对电源的功率要求并不苛刻■■■一般我们选用额定300W-350W完全足够了■■■如果后期考虑独立显卡■■■建议将电源升级为400W-500W额定功率。
点评以上配置AMD锐龙R5 2400G四核APU主机配置方案■■■CPU性能大致相当于intel酷睿i5-8400达到了中端主流水平■■■而R5 2400内置的VEGA 11核显方面相比intel酷睿内置的UHD630核显达到了2倍之余■■■虽然达到了入门级四五百元的GT1030性能■■■但是对于入门级3D游戏来说■■■肯定是绰绰有余了■■■1080P高画质爽玩LOL之类的网游完全没有任何问题。
选自GitHub机器之心编译参与：一鸣❤思强化学习算法没有游戏训练？DeepMind 开源 OpenSpiel 平台了。
研究者可在线部署游戏环境■■■快速开始实验。
强化学习算法广为人知的一个应用场景便是游戏了■■■通过智能体在多玩家游戏中的表现■■■研究者可以更好地调整算法和参数细节■■■实现更好的算法性能。
近日■■■DeepMind 开源了一款多玩家游戏平台「Open-Spiel」■■■支持多种策略和游戏环境■■■以及相关的分析工具。
支持的游戏数量达到了 25 款■■■绝大多数都和棋牌❤博弈相关。
项目地址：https://github.com/deepmind/open_spiel什么是 OpenSpielOpenSpiel 是一个综合性的强化学习游戏测试平台■■■包括了多种游戏环境和算法■■■用于强化学习研究或搜索策略的研究。
OpenSpiel 亮点OpenSpiel 可以帮助研究者解决很多强化学习研究中需要设置实验的问题■■■它支持：单人或多人博弈；完美信息或不完美信息博弈；带有随机性的博弈；普通的多玩家「一步」或二人玩家的多步博弈；交替行动（如下棋）或同时行动的游戏；零和博弈和非零和博弈（如需要合作的博弈等）。
OpenSpiel 平台也支持多种编程语言：C++11Python 3以及一个支持 Swift 语言的缩减版支持平台目前 OpenSpiel 已经在 Linux 系统上进行了测试（Debian 10 和 Ubuntu 19.04）■■■但是没有在 MacOS 或 Windows 上测试过。
但是因为后两个平台都可以自由使用代码■■■因此作者认为不太可能出现大的问题。
支持游戏OpenSpiel 目前支持以下游戏■■■共 25 款■■■包括国际象棋❤围棋❤双陆棋❤翻转棋等游戏：OpenSpiel 怎么用首先■■■我们先要明确■■■在 OpenSpiel 中 Game 对象包含了对某个游戏非常高层次的描述■■■例如游戏的方式❤参与人数❤最大分数等。
而 State 对象描述了更加具体的游戏局■■■例如象棋中特定的棋子状态❤扑克中特定的手牌组合。
通过这两个对象■■■整个游戏都是通过树来表示的。
OpenSpiel 首先需要加载游戏■■■配置游戏进行方式■■■然后就可以直接运行了。
如下所示为玩 trajectory 游戏的 Python 代码：import randomimport pyspielgame = pyspiel.load_game("kuhn_poker")state = game.new_initial_state()whilenot state.is_terminal(): legal_actions = state.legal_actions()if state.is_chance_node():# Sample a chance event outcome. outcomes_with_probs = state.chance_outcomes() action_list, prob_list = zip(*outcomes_with_probs) action = np.random.choice(action_list, p=prob_list) state.apply_action(action)else:# The algorithm can pick an action based on an observation (fully observable# games) or an information state (information available for that player)# We arbitrarily select the first available action as an example. action = legal_actions[0] state.apply_action(action)如上展示了 OpenSpiel 比较核心的 API■■■它的使用还是很简洁的。
安装方法安装整个平台的方法比较简单。
首先运行 ./install.sh 一次■■■安装系统包■■■并下载一些依赖。
安装 Python 的相关依赖■■■需要使用 Pyhton3 和 virtualenv。
virtualenc -p python3 venvsource venv/bin/activatepip3 install -r requirements.txt保证环境有效的情况下■■■编译并运行mkdir buildcd buildCXX=g++ cmake -DPython_TARGET_VERSION=3.6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=${CXX} ../open_spielmake -j$(nproc)ctest -j$(nproc)./open_spiel/scripts/build_and_run_tests.sh将文件加入系统路径■■■以便系统全局都能够导入相关包。
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/
记者 | 陆柯言微信小游戏比以往任何一个时候都更期待创意在这个平台上诞生■■■因为这才是决定这个平台最终走向的关键。