https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

• Git 저장소를 다운로드 받습니다.

:: 0. Clone with submodule
git clone https://github.com/miNept/Intro2AI-HW.git --recurse-submodules

:: 1. Install required modules.
cd Intro2AI-HW
python -m pip install -r requirements.txt

:: 2. Install gym-flappy-bird
cd gym-flappy-bird && python -m pip install -e . && cd ..

:: 3. Install PyGame-Learning-Environment(ple).
cd PyGame-Learning-Environment && python -m pip install -e . && cd ..

1. PyTorch 설치 링크 : https://pytorch.org/get-started/locally/
2. train.py 실행

• Google Colab 사용을 위하여 Google Drive에 업로드한다.

• Google Drive 내 드라이브 디렉토리 안에 Colab Notebooks 디렉토리를 생성한다.
• 생성된 Colab Notebooks 디렉토리 안에 위에서 설치한 Intro2AI-HW 폴더를 업로드한다.
• Google Colab에 접속한다.
• 상단 메뉴에서 파일 > 노트 업로드를 클릭한다.
• 업로드 창이 나타나면 Intro2AI-HW 폴더 안에 있는 main.ipynb 파일을 업로드한다. (드래그 가능)
• 짜잔! Colab Notebook이 생성되었다.
• 구글 드라이브는 아래와 같은 구조를 갖게 된다. (Colab Notebook의 이름은 FlappyBird가 아닐 수도 있다.)

• 위에서 생성된 Colab Notebook으로 들어간다.
• 상단 메뉴에서 수정 > 노트 설정을 클릭한다.
• 하드웨어 가속기 중 GPU를 선택하고 저장한다.

• 상단 메뉴에서 런타임 > 모두 실행을 클릭한다.
• 이 프로젝트는 Colab과 Google Drive를 연동하는 과정에서 인증이 필요하다.
• URL과 함께 Enter verification code: 입력창이 나오게 되는데 위의 URL에 접속하여 인증 절차 진행 후 나오는 코드를 입력 후 엔터를 치면 된다. 총 2회 진행한다.
• 코드 블럭이 순서대로 실행되는 것을 기다린다. 마지막 블럭에서 게임이 진행되며 화면이 출력되는 것을 확인한다.
• 위의 화면에서 Device: cuda가 정상적으로 출력되었는지 확인한다. Device: cpu 등의 메시지가 나온다면 GPU 설정 과정으로 돌아간다.\

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