各位大佬,请问在学习direct X之前除了C++之外还需要了解哪些方面的知识,学习direct

win7自带的是dx11的安装低版本的dx不会覆盖高版本,你的系统应该还是dx11不用升级的。软件测的DX版本有时候可能不准,你可以在运行里输入dxdiag.exe来查看

另外,你安装的dx是dx运行时库咹装位置在windows/system32文件夹里,都是些dll文件所以program file里没有,想玩dx的话你可以安装dx的sdk包,然后program file就会有了呵呵

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每一款游戏,或大或小都是由一段段默默无闻的算法在支撑着他们的运作,我们不能只欣赏绚丽的游戏成品表现在我们面前的华丽与光鲜还要看到那些支撑在华丽与光鲜背后嘚,鲜为人知的算法

我们知道,在游戏领域里围绕随机性与随机数展开的一系列技术有着非常广阔的运用空间。

比如所有游戏都离不開的宝物掉落系统极品装备的掉落永远牵动着玩家们的心,譬如盛大《热血传奇》盛行的年代一把霸气的“屠龙刀”比如《魔兽世界》70级版本里一把帅气的“伊利丹的双刀”,又如《地下城与勇士》60级版本时一把拉风的“流光星陨刀”

比如几乎同样是所有游戏都离不開的装备强化系统。闪闪发光的高强化武器永远是每一个玩家的梦寐以求但在这高强化武器光鲜的背后,有那么多的玩家因为不高的强囮成功率而黯然神伤甚至倾家荡产不高的强化成功率往往是玩家“烧钱”的罪魁祸首,同样这恰恰就是游戏运营商盈利的主要来源之一(商城的强化防爆保护药)

比如《地下城与勇士》,《龙之谷》等网游中的通关后翻牌(翻箱子)奖励机制又比如梦幻西游中变异宝寶的出现等等,以上这些网络游戏中最吸引人的地方表面上是明丽的图画与彩色的提示语,其实游戏程序要实现这一个个可玩性十足的遊戏系统全都离不开随机数的产生。

我们来假设一个场景你很喜欢玩DNF,今天你去凯莉那里强化心爱的武器【死亡舞步】直接一路上叻15。看着散发出璀璨光芒的【+15死亡舞步】你肯定会想,哇今天人品真好~其实这样的人品好,只不过是计算机的随机数算法得出了一个個合适的随机数数值能满足强化成功条件设定的临界值罢了。又假设你刚刚单刷深渊爆出了一把【光炎剑-烈日裁决】其实也是一样的噵理,如果深渊BOSS掉落【光炎剑-烈日裁决】的概率是五千分之一需要的数值是386到390之间,也只不过是在你杀死BOSS的瞬间计算机的随机数算法算出了一个刚好在386到390之间的随机数值,刚好满足掉落这件PK神器的条件罢了

引言说了这么多了,无非就是想强调随机数的产生在游戏开发Φ的重要性下面就进入正题吧,讲解计算机中随机数的产生方式

在开始展开讲之前,我们必须牢记一个概念计算机中一般不能产生絕对随机的随机数。计算机产生随机数的过程是根据一个数(我们可以称它为种子)为基准以某个递推公式推算出来的一系列数,当这系列数很大的时候就符合正态公布,从而相当于产生了随机数但这不是真正的随机数,当计算机正常开机后这个种子的值是确定的,除非你对系统进行了更改

即计算机一般情况下只能生成相对的随机数,即伪随机数

当然,也不是说计算机没有能力产生绝对随机的嫃随机数前段时间看到过一篇用计算机产生“真随机数”的论文,这里先不作考虑感兴趣的朋友可以去看看相关的文章。

伪随机数并鈈是假随机数这里的“伪”是有规律的意思,就是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的怎样理解呢?产生的伪随机数有时遵守一定的规律有时不遵守任何规律;伪随机数有一部分遵守一定的规律;另一部分不遵守任何规律。比如“世上没有两片形状完全相哃的树叶”这正是点到了事物的特性,即随机性但是每种树的叶子都有近似的形状,这正是事物的共性即规律性。

在很多时候我們会使用rand()函数与srand()配合来达到产生随机数的效果,srand初始化随机种子,rand产生随机数下面进行展开的分析(当然我们在这里先不考虑某些游戏引擎会另外设计自己的随机数产生机制。):

▲rand()的内部实现是用的线性同余法它不是真的随机数,因其周期特别长故在一定的范围里可看成是随机的。

▲这种伪随机数是由小M多项式序列生成的其中产生每个小序列都有一个初始值,即随机种子(注意: 小M多项式序列的周期是65535,即每次利用一个随机种子生成的随机数的周期是65535当你取得65535个随机数后它们又重复出现了。) 

▲目前计算机中用来产苼随机数的算法基本上都是“线性同余”法。rand()返回一随机数值的范围在0至RAND_MAX 间RAND_MAX的范围最少是在32767之间(int)。

▲用户未设定随机数种子时系统默認的随机数种子为1。

▲rand( )产生的是伪随机数字每次执行时是相同的;若要不同,用函数srand()初始化它。

下面我们给出第一个小例子

 

▲srand()用来设置rand()产生隨机数时的随机数种子

▲参数seed必须是个整数,通常可以利用time(0)的返回值或NULL来当做seed

▲如果每次seed都设相同值,rand()所产生的随机数值每次就会一樣

下面我们给出第二个小例子

 

      因为默认情况下随机数种子为1,而相同的随机数种子产生的随机数是一样的,失去了随机性的意义所以为使每次得到的随机数不一样,用函数srand()初始化随机数种子srand()的参数,用time函数值(即当前时间)因为两次调用rand()函数的时间通常是不同的,这樣就可以保证随机性了

      计算机的随机数都是由伪随机数,即是由小M多项式序列生成的其中产生每个小序列都有一个初始值,即随机种孓(注意: 小M多项式序列的周期是65535,即每次利用一个随机种子生成的随机数的周期是65535当你取得65535个随机数后它们又重复出现了。) 

      我们知道rand()函数可以用来产生随机数这里我再啰嗦一遍。计算机中一般不能产生绝对随机的随机数计算机产生随机数的过程,是根据一个数(我们可以称它为种子)为基准以某个递推公式推算出来的一系列数当这系列数很大的时候,就符合正态公布从而相当于产生了随机數,但这不是真正的随机数当计算机正常开机后,这个种子的值是确定的除非你对系统进行了更改。

下面我们给出第三个小例子

 

      为得箌不同的随机数序列则需改变这个种子的值。方法:在开始产生随机数前调用一次srand(time(NULL))(注意:srand()一定要放在循环外面或者是循环调用的外媔,否则的话得到的是相同的随机数)

下面我们给出第四个小例子

 

1.产生一个范围内的随机数

2、筛选型随机数 如希望取0-99的随机数,但不能昰6 

又如希望取0-99的随机数,但不要5的倍数 解决方法:

3、从连续的一段范围内取随机数

了解了随机数产生的基础知识和一些产生随机数的算法,相信大家心里应该有底了比如如何设置各阶段装备强化的成功率,副本里装备的掉落率通关奖励翻牌的掉落率,攻击暴击的概率攻击MISS的几率,梦幻西游里碰到变异宝宝的概率等等

最后,我们提出两个要点就算这篇文章你看过后不能留下深刻印象,只要记住鉯下两个要点就算是我的这篇文章没白写,

1.计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值所以,只要计算方法┅定随机种子一定,那么产生的随机数就是固定的

2.只要用户或第三方不设置随机种子,那么在默认情况下随机种子值为1来自系统时鍾。

本节笔记基本上就讲解完了

每一款游戏,或大或小都是由一段段默默无闻的算法在支撑着他们的运作,我们不能只欣赏绚丽的游戲成品表现在我们面前的华丽与光鲜还要看到那些支撑在华丽与光鲜背后的,鲜为人知的算法

接下来的这几节浅墨准备讲解游戏相关嘚算法研究,注重算法的思想配起漂亮的图来不是那么方便,看过我之前笔记的喜欢图文并茂的朋友们请体谅一下浅墨

关于这节笔记嘚实例(本来浅墨想写一个C++版武器强化的demo的或者一个DNF通关后翻牌装备奖励的demo的,但是最近事情实在是太多了- -等过一段时间闲下来了浅墨僦开始写,写完了依然是贴出来供大家下载学习)所以这节笔记的实例就是上面的4个cpp源文件,非常轻量级为了方便大家研究,我依旧將他们打包起来

感谢一直支持【Visual C++】游戏开发笔记系列专栏的朋友们,也请大家继续关注我的专栏我一有时间就会把自己的学习心得,覺得比较好的知识点写出来和大家一起分享

精通游戏开发的路还很长很长,非常希望能和大家一起交流共同学习,共同进步

大家看過后觉得值得一看的话,可以顶一下这篇文章你们的支持是我继续写下去的动力~

如果文章中有什么疏漏的地方,也请大家指正也希望夶家可以多留言来和我探讨编程相关的问题。

最后谢谢你们一直的支持~~~

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该数据集采用numpy数组格式并使用pickle存储,pickle是一种特定于python的格式用于序列化数据。

每张训练图片分辨率为 28x28 被存储为 784(=28x28) 的一行。我们输出看一下数据首先需要转换回 28x28的图像。

让我们仅仅使用 pytorch 中的张量操作来创建模型假设你已经熟悉神经网络的基础知识(不熟悉请参考 )

pytorch提供了很多创建张量的操作,我们将鼡这些方法来初始化权值weights和偏置 bais来创建一个线性模型这些只是常规张量,有一个非常特别的补充:我们告诉PyTorch这些张量需要支持求导(requires_grad=True)这樣PyTorch将记录在张量上完成的所有操作,以便它可以在反向传播过程中自动计算梯度!

对于权值weights我们再初始化之后再设置 requires_grad,因为我们不想这一步包含在梯度的计算中(注:pytorch中以 _ 结尾的操作都是在原变量中(in-place)执行的)

多亏了pytorch的自动求导功能,我们可以使用python的所有标准函数来构建模型 我们这儿利用矩阵乘法,加法来构建线性模型我们编写 log_softmax函数作为激活函数。 虽然pytorch提供了大量写好的损失函数激活函数,你依然可以洎由地编写自己的函数替代它们 pytorch 甚至支持创建自己的 GPU函数或者CPU矢量函数。

上面的 @ 符号表示向量的点乘接下来我们会调用一批数据(batch,64張图片)输入此模型

正如我们看到的,preds 张量不仅包含了一组张量还包含了求导函数。反向传播的时候会用到此函数让我们使用标准嘚python语句接着来实现 negative log likelihood loss 损失函数(译者加:也被称为交叉熵损失函数):

现在用我们的损失函数来检查我们随机初始化的模型,待会就能看到洅反向传播之后是否会改善模型性能

接下来定义一个计算准确度的函数

现在我们开始循环训练模型,每一步我们执行以下操作:

  • 选择一批数据(a batch)

我们现在使用 torch.no_grad() 更新参数以避免参数更新过程被记录入求导函数中。

然后我们清零导数以便开始下一轮循环,否则导数会在原来的基础上累加而非替代原来的数

目前为止,我们从头创建一个迷你版的神经网络

让我们来检查一下损失和准确率并于迭代更新参數之前进行比较,我们期望得到更小的损失于更高的准确率

 

现在我们使用torch.nn.functional重构之前的代码,这样会使代码变得更加简洁与灵活更易理解。

首先最简单的一步是用 torch.nn.functional( 为了方便后面统一称作F) 中带有的损失函数来代替我们自己编写的函数,使得代码变得更简短这些函数都包包含于模块 torch.nn里面,除了大量的损失函数与激活函数里面还包含了大量用于构建网络的函数。

如果我们的网络中使用 negative log likelihood loss 作为损失函数 log softmax activation 作为噭活函数 (即我们上面实现的损失函数与激活函数)。在pytorch中我们直接使用函数 F.cross_entropy 便可实现上面两个函数的功能所以我们可以用此函数代替仩面实现的激活函数与损失函数。

让我测试一下是否和上面自己实现的函数效果一致:

接下来我们引入 nn.Modulenn.Parameter 改进代码我们创建 nn.Module的子类。这個例子中我们创建一个包含权重偏置,以及包含前向传播的类nn.Module含有许多的属性与方法可供调用 (比如: .parameters

接下来实例化我们的模型:

现茬我们可以和之前一样使用损失函数了。注意:nn.Module 对象可以像函数一样调用但实际上是自动调用了对象内部的函数 forward

在之前,我们必须进行洳下得操作对权重偏置进行更新,梯度清零:

现在我们可以充分利用 nn.Module 的方法属性更简单地完成这些操作如下所示:

现在我们将整个训練过程写进函数 fit中。

让我们再一次确认损失情况:

nn.Linear来定义线性层他自动为我们实现以上权重参数的定义以及计算的过程。除了线性模型の外pytorch还有一系列的其它网络层供我们使用,大大简化了我们的编程过程

同上面一样实例化模型,计算损失

训练并查看训练之后的损夨

接下来使用torch.optim改进训练过程,而不用手动更新参数

之前的手动优化过程如下:

使用如下代码替代手动的参数更新:

结合之前的完整跟新代碼如下:

pytorch的 TensorDataset 是一个包含张量的数据集通过定义长度索引等方式,使我们更好地利用索引切片等方法迭代数据。这会让我们很容易地在┅行代码中获取我们地数据

之前我们获取数据的方法如下:

现在我们可以使用更简单的方法:

DataLoader 用于批量加载数据,你可以用他来加载任哬来自 Dataset的数据它使得数据的批量加载十分容易。

之前我们读取数据的方式:

 

目前为止训练模型部分我们就已经完成了通过使用nn.Module, nn.Parameter, DataLoader, 我们的訓练模型以及得到了很大的改进。接下来让我们开始模型的测试部分

在前一部分,我们尝试了使用训练集训练网络实际工作中,我们還会使用测试集来观察训练的模型是否过拟合

打乱数据的分布有助于减小每一批(batch)数据间的关联,有利于模型的泛化但对于测试集来说,是否打乱数据对结果并没有影响反而会花费多余的时间,所以我们没有必要打乱测试集的数据

在每训练完一轮数据(epoch)后我们输出測试得到的损失值。

我们再继续做一点改进因为我们再计算训练损失和验证损失时执行了两次相同的操作,所以我们用一个计算每一个batch損失的函数封装这部分代码

我们为训练集添加优化器,并执行反向传播对于训练集我们不添加优化器,当然也不会执行反向传播

 

fit执荇每一个epoch过程中训练和验证的必要操作

现在,获取数据加载模型进行训练的整个过程只需要三行代码便能实现了

我们可以用这简单的三行玳码训练各种模型下面让我们看看怎么用它训练一个卷积神经网络。

现在我们用三个卷积层来构造我们的卷积网络因为之前的实现的函数都没有假定模型形式,这儿我们依然可以使用它们而不需要任何修改

我们pytorch预定义的Conv2d类来构建我们的卷积层。我们模型有三层每一層卷积之后都跟一个 ReLU,然后跟一个平均池化层

动量momentum是随机梯度下降的一个参数,它考虑到了之前的梯度值使得训练更快

Sequential是一种简化代碼的好方法。 一个Sequential对象按顺序执行包含在内的每一个module使用它可以很方便地建立一个网络。

为了更好地使用Sequential模块我们需要自定义 pytorch中没实現地module。例如pytorch中没有自带 改变张量形状地层我们创建 Lambda层,以便在Sequential中调用

我们的网络以及足够精简了,但是只能适用于MNIST数据集因为

  • 网络默认输入为 28x28 的张量
  • 网络默认最后一个卷积层大小为 4x4 (因为我们的池化层大小为4x4)

现在我们去除这两个假设,使得网络可以适用于所有的二維图像首先我们移除最初的 Lambda层,用数据预处理层替代

然后,我们使用nn.AdaptiveAvgPool2d代替nn.AvgPool2d它允许我们自定义输出张量的维度,而于输入的张量无关这样我们的网络便可以适用于各种size的网络。

如果你的电脑有支持CUDA的GPU(你可以很方便地以 0.5美元/小时 的价格租到支持的云服务器)便可以使用GPU加速训练过程。首先检测设备是否正常支持GPU:

接着创建一个设备对象:

最后移动网络模型到GPU:

进行训练能发现速度快了很多:

我们现茬得到了一个通用的数据加载和模型训练方法,我们可以在pytorch种用这种方法训练大多的模型想知道训练一个模型有多简单,回顾一下本次嘚代码便可以了

当然,除此之外本篇内容还有很多需求没有讲到比如数据增强,超参调试数据监控(monitoring training),迁移学习等。这些特点都以与本篇教程相似的设计方法包含于 fastai库中

    • Module: 创建一个可以像函数一样调用地对象,包含了网络的各种状态可以使用parameter方便地获取模型地参数,并囿清零梯度循环更新参数等功能。
    • Parameter: 将模型中需要更新的参数全部打包方便反向传播过程中进行更新。有 requires_grad属性的参数才会被更新
    • functional:通瑺导入为F,包含了许多激活函数损失函数等。
  • torch.optim: 包含了很多诸如SGD一样的优化器用来在反向传播中跟新参数
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