原神 AI全自动钓鱼 使用方法

代码来源

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

第一步 安装 Anaconda

• 清华大学开源软件镜像站
• Getting started with Anaconda
• 下载安装包，安装到独立的磁盘，取消掉两个Advanced Options

第二步 安装cuda和cuDNN

• win10安装CUDA和cuDNN的正确姿势
• 下载或更新最新的 GEFORCE EXPERIENCE
• 使用 GEFORCE EXPERIENCE 更新最新驱动
• 桌面右键打开英伟达控制面板，点击帮助->系统信息->组件->NVCUDA.DLL 获取cuda版本
• CUDA Toolkit
• NVIDIA Developer Program
• 按教程安装，覆盖，设置好环境变量
• cuda安装时取消除cuda外的其他选项

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

• pip安装使用国内镜像
• 创建 pip/pip.ini
• （linux下，修改 ~/.pip/pip.conf）
• 写入以下内容

[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

• https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
• 点上C++桌面开发的勾，mmp，绕不过

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