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AutoAI

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自動化AI德州撲克牌局

演示 Demo

📁 ディレクトリ構造

🎮 ポーカーエンジン

📊 テストチャート

  • 3人プレイ
  • 4人プレイ

📋結果

💾 ストアデータセット

  • chart.py
    • ポジション 0 のプレーヤーは、このカテゴリを使用してチャートを保存および表示します。
    • AutoAI.py からのテスト結果の保存
  • data_set.py
    • (NC モデルのみゲーム データを保存する関数を呼び出します)
  • NC_3_players_data_set.csv
    • 3 プレイヤー ポーカー ゲームをプレイするために NC データを保存します
  • NC_4_players_data_set.csv
    • 4 プレイヤー ポーカー ゲームをプレイするための NC データを保存する

🤖 AIモデル

  • NCモデル: CNN AI模型 (3人、4人資料集個別訓練)
  • NC2モデル: CNN AI模型(3+4人混合訓練)
  • OCモデル: CNN で訓練された AI モデル
  • RFモデル:ランダムフォレストで訓練されたAIモデル

🎯 AutoAI.py

  • 啟動遊戲介面的主程式
  • 展示用

⚙️実行方法は？

  1. モジュールをrequirement.txtにインストールします。
pip install -r requirement.txt

(requirement.txt に一部のパッケージが不足している可能性があります。エラー メッセージから他の必要なパッケージをすべてインストールしてください)

  1. AutoAI アーカイブの場合いいえFにインストールされています:\、次のパスを変更してください

次の Python ファイルのパスを変更します。

NC_AutoAImodel.py

def predict(self):
    if self.get_players()==3:
        with open('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-3p\\model3.config', 'r') as json_file: #路徑
            json_string = json_file.read()
        model = Sequential()
        model = model_from_json(json_string)
        model.load_weights('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-3p\\model3.weight', by_name=False) #路徑
    elif self.get_players()==4:
        with open('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-4p\\model4.config', 'r') as json_file: #路徑
            json_string = json_file.read()
        model = Sequential()
        model = model_from_json(json_string)
        model.load_weights('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-4p\\model4.weight', by_name=False) #路徑

NC2_AutoAImodel.py

def predict(self):
    with open('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-3+4p\\model3+4.config', 'r') as json_file: #路徑
            json_string = json_file.read()
    model = Sequential()
    model = model_from_json(json_string)
    model.load_weights('F:\\AutoAI\\NCmodel\\model-3+4p\\model3+4.weight', by_name=False) #路徑

OC_AutoAImodel.py

def predict(self):
    with open('F:\\AutoAI\\OCmodel\\model.config', 'r') as text_file: #路徑
        json_string = text_file.read()
    model = Sequential()
    model = model_from_json(json_string)
    model.load_weights('F:\\AutoAI\\OCmodel\\model.weight', by_name=False) #路徑

RF_AutoAImodel.py

def predict(self):
    model = joblib.load(r"F:\AutoAI\RFmodel\my_random_forest.joblib") #路徑
  1. AutoAI.pyをコンパイルして実行します
  2. ゲームの初期値を設定します (スモール ブラインドより大きい必要があります)
  3. 「プレーヤーアルゴリズムを表示」ボタンをクリックします。
  4. 希望のアルゴリズムを選択します
  5. 「ポーカー ゲームを実行」ボタンをクリックします。

⚠️ 注意事項

  • 🚫 同じゲーム内で同じ AI を選択しないでください
  • ⚠️プレイ人数は3～4人程度でお願いします
  • ⏳ ゲームの実行には時間がかかります。進行状況は VS Code ターミナルで確認できます。