内容摘要：dy播放量0.1元10000个相当于多少深度强化学习训练AI玩王者荣耀的环境搭建来源网址：型号网址：链接：https://pan.baidu.com/s/1ZMCierCZkskEsgjj_wwwyw 提取码：oiar

这样就会推送到设备上。深度

在设置中的强化开发者选项中打开USB调试
。找到训练数据.py并将窗口名称更改为如下图所示 。学习训练请在命令窗口中执行以下操作 ：

python E:\anaconda\envs\wzcq\Scripts\pywin32_postinstall.py -install

注意修改路径，玩王

conda config --set show_channel_urls yes

然后在c盘的环境用户目录下找到 。这样就会推送到设备上 。搭建一米100赞快手

在 中找到你的深度ABI对应的目录名， 以上只是强化使用训练好的模型来玩王者荣耀 
。在文件中输入以下代码并运行王者荣耀外挂购买平台 ，学习训练您需要一个 模拟器或 手机。玩王需要安装几个库 ：

pip install pywin32==301 pip install pyminitouch====0.3.3 pip install pynput==1.7.3 pip install PyQt5==5.15.4 pip install opencv-python==4.5.2.54

上述版本号在项目中的环境.txt中也可以看到 。实现AI玩王者荣耀。搭建 如果用户首先在命令窗口中使用以下命令生成文件。深度QQ名片点赞

进入你的强化stf--所在路径，可以更换源。学习训练

然后开始王者荣耀5v5人机对战，

使用以下命令在窗口中执行
。 在此网站上：您可以立即找到如何安装。安装方法也会发生变化。qq主页名片点赞

新建一个py文件，我的是。然后开始训练数据拦截.py王者荣耀外挂购买平台，由于时间变化， 安装后 ，实现AI玩王者荣耀。Qq名片点赞链接

然后开始王者荣耀5v5人机对战，

adb shell getprop ro.product.cpu.abi

执行后， 2022 年 5 月 9 日，

import os os.system(adb connect 127.0.0.1:7555) os.system(adb push F:/PycharmWorkplace/stf-binaries-master/node_modules/minitouch-prebuilt/prebuilt/x86_64/bin/minitouch /data/local/tmp/) os.system(adb shell chmod 777 /data/local/tmp/minitouch)

注意文件路径， 这里 ，

链接：https://pan.baidu.com/s/1H__CmjONDsHR3hCaxXFp7g 提取码 ：1234

直接将文件中的所有文件解压到源码根目录下，

深度强化学习训练AI玩王者荣耀的环境搭建

来源网址
：

型号网址 ：

链接：https://pan.baidu.com/s/1ZMCierCZkskEsgjj_wwwyw 提取码：oiar

1.++cuda+

cuda的版本是10.2，

参考视频 ：

注意， 将文件内容替换为以下内容：

channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ssl_verify: true

完成上述步骤后，

2.+

首先 ，在envs中找到自己的环境并修改。会出现你的设备支持的ABI
。 以上只是使用训练好的模型来玩王者荣耀。运行一次后就不再使用了。

下载并在下面的百度网盘。

import os os.system(taskkill /IM scrcpy.exe /F) os.system(taskkill /IM adb.exe /F) os.system(adb connect 127.0.0.1:7555) os.system("scrcpy --max-size 960")

启动模拟器并运行该程序后
，如果出现找不到模块的错误 ，修改为你的stf--所在路径，将出现如下所示的窗口 。使用MuMu模拟器来更改模拟器的分辨率。找到start和end .py，cuda的版本是1.9.0 。

注意窗口的名称是MuMu，请使用以下说明 ：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

如果安装太慢 ，然后开始训练数据拦截.py，将代码改为如下（不同模拟器的设备ID可能不同）。