原神 AI全自动钓鱼 使用方法

发布于 2021-12-15  1371 次阅读


代码来源

https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish

第一步 安装 Anaconda

第二步 安装cuda和cuDNN

第三步 修改 conda 镜像

  • conda config --set show_channel_urls yes
  • conda config --show
  • conda config --add pkgs_dirs G:\python\conda\pkgs
  • conda config --add envs_dirs G:\python\conda\envs
  • conda config --remove pkgs_dirs C:\Users\11248.conda\pkgs
  • conda config --remove pkgs_dirs C:\Users\11248\AppData\Local\conda\conda\pkgs
  • conda config --remove envs_dirs C:\Users\11248.conda\envs
  • conda config --remove envs_dirs C:\Users\11248\AppData\Local\conda\conda\envs
  • Anaconda 镜像使用帮助 添加镜像
  • conda clean -i

第四步 修改 pip 镜像

[global] 

index-url = http://pypi.douban.com/simple

trusted-host = pypi.douban.com

disable-pip-version-check = true

pip timeout = 120

 

# 豆瓣
https://pypi.doubanio.com/simple/
# 阿里云    
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/

 

第4.5步 老老实实安装 visual-cpp-build-tools

第五步 安装 genshin_auto_fish

  • git clone https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish.git
  • conda create -n ysfish python=3.6
  • conda activate ysfish
  • conda prompt 打开 genshin_auto_fish 目录
  • cd G:\github\genshin_auto_fish
  • python -m pip install -U pip --user
  • 下载 pycocotools_windows-2.0.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  • pip install .\pycocotools_windows-2.0.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
  • 删除 requirements.py 里的 git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
  • python requirements.py --cuda 110 --proxy http://127.0.0.1:10808
  • python requirements.py --cuda 110

第5.5步 修改一些文件

  • .\yolox\utils\metric.py 36行 max_mem = int(total * mem_ratio) - 1000
  • .\yolox_tools\train.py torch.set_num_threads(2)
  • yolox_tiny_fish.py self.data_num_workers = 0 self.max_epoch = 9
  • python yolox_tools/train.py -f yolox/exp/yolox_tiny_fish.py -d 1 -b 8 --fp16 -c weights/yolox_tiny.pth --cache
  • .\fishing.py 152 env = Fishing(delay=0.1, max_step=10000, show_det=False)
  • .\fisher\environment.py 205 if np.mean(np.abs(self.img[py,px,:]-self.std_color))>15:
  • .\fisher\environment.py 122 self.std_color=np.array([255, 250, 190])
  • .\fishing.py 150 def start_fishing(predictor, agent, bite_timeout=120):
  • .\fishing.py 174 times=-1 175 break 176 if times == -1: continue
  • .\fishing.py 183 time = time.time() 189 if done or time.time() - time > 120:

第六步 按Readme操作即可


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