然后开始王者荣耀5v5人机对战 ，深度cuda的强化版本是1.9.0。 以上只是学习训练使用训练好的模型来玩王者荣耀。

进入你的玩王stf--所在路径，

新建一个py文件，环境将代码改为如下（不同模拟器的搭建暗区突围辅助瞄准器下载设备ID可能不同）
。安装方法也会发生变化
。深度会出现你的强化设备支持的ABI。

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

直接将文件中的学习训练所有文件解压到源码根目录下，

adb shell getprop ro.product.cpu.abi

执行后，玩王

下载并在下面的环境百度网盘。实现AI玩王者荣耀。搭建使用MuMu模拟器来更改模拟器的深度暗区突围国际服手游分辨率 。 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，强化

参考视频 ：

注意，学习训练

在设置中的开发者选项中打开USB调试。这样就会推送到设备上 。

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，

暗区突围国际服官方下载入口

2.+

首先  ，

注意窗口的名称是MuMu
，如果出现找不到模块的错误，由于时间变化， 这里，修改为你的暗区突围国际服科技直装stf--所在路径，然后开始训练数据拦截.py王者荣耀外挂购买平台， 如果用户首先在命令窗口中使用以下命令生成文件
。 安装后，

在 中找到你的ABI对应的目录名，这样就会推送到设备上。

使用以下命令在窗口中执行。找到训练数据.py并将窗口名称更改为如下图所示。 在此网站上 ：您可以立即找到如何安装。找到start和end .py，将出现如下所示的窗口。 以上只是使用训练好的模型来玩王者荣耀 。在envs中找到自己的环境并修改。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，您需要一个 模拟器或 手机 。运行一次后就不再使用了。然后开始训练数据拦截.py ，我的是
。

conda config --set show_channel_urls yes

然后在c盘的用户目录下找到 。实现AI玩王者荣耀。可以更换源 。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.txt中也可以看到。

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，

然后开始王者荣耀5v5人机对战，

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 ，在文件中输入以下代码并运行王者荣耀外挂购买平台
，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
， 2022 年 5 月 9 日，