MineRLTreechop Neural Network Training

Este proyecto utiliza el entorno MineRLTreechop de Minecraft y la biblioteca Minerl para entrenar una red neuronal mediante clonación del comportamiento. La red resultante es capaz de jugar el juego de Minecraft y realizar acciones específicas, como cortar madera.

Contenido del Repositorio

• train.py: Script principal para entrenar la red neuronal.
• environment_actions.py: Funciones para mapear acciones del entorno a acciones del agente y viceversa.
• behavioural_cloning.pth: Modelo preentrenado guardado.
• video/: Directorio que almacena los videos de las partidas jugadas por el modelo.

Requisitos

• Python 3.x
• PyTorch
• Minerl
• PyVirtualDisplay
• Otros paquetes especificados en requirements.txt

Instalación

1. Clona el repositorio:

git clone https://github.com/tu-usuario/tu-repo.git
cd tu-repo

    Instala las dependencias:

bash

pip install -r requirements.txt

Entrenamiento

Ejecuta el script train.py para entrenar la red neuronal:

bash

python train.py

Esto entrenará la red durante un número específico de épocas utilizando el conjunto de datos MineRLTreechop.
Evaluación

Puedes evaluar el modelo preentrenado ejecutando el script evaluate.py:

bash

python evaluate.py

Esto permitirá que el modelo juegue varias partidas y guarde los videos en el directorio video/.
Resultados

Los resultados, incluyendo videos de las partidas jugadas por el modelo, se encuentran en el directorio video/.
Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.