pytorch实现猜拳游戏
时间: 2023-07-17 13:01:00 浏览: 52
可以使用PyTorch来实现猜拳游戏。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义游戏规则,0表示剪刀,1表示石头,2表示布
rules = {
0: 2,
1: 0,
2: 1
}
# 定义玩家模型
class Player(nn.Module):
def __init__(self):
super(Player, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(1, 3)
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return torch.softmax(x, dim=1)
# 创建玩家
player = Player()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(player.parameters(), lr=0.1)
# 训练玩家
for epoch in range(100):
# 随机生成玩家的手势(0、1或2)
gesture = torch.randint(low=0, high=3, size=(1,))
target = rules[gesture.item()]
optimizer.zero_grad()
# 输入玩家的手势并得到预测结果
output = player(gesture.float().unsqueeze(0))
# 计算损失并反向传播
loss = criterion(output, torch.tensor([target]))
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试玩家
test_gesture = torch.tensor([1.5]) # 假设玩家出石头
predicted_gesture = torch.argmax(player(test_gesture.float().unsqueeze(0))).item()
print("玩家出拳:", test_gesture.item())
print("预测的对手出拳:", predicted_gesture)
print("预测的对手出拳规则:", rules[predicted_gesture])
```
该代码使用了一个简单的全连接神经网络作为玩家模型,输入为玩家出拳的数值(0、1或2),输出为对手出拳的概率分布。模型通过训练来学习猜拳规则,并可以用于预测对手的出拳。在训练过程中,使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行模型更新。最后,测试玩家的预测结果,并根据猜拳规则输出对手的出拳。