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# Mario RL MVP (macOS Apple Silicon)
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最小可运行工程：使用像素输入 + 传统 CNN policy（`stable-baselines3` PPO）训练 `gym-super-mario-bros / nes-py` 智能体，不使用大语言模型。
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## 1. 项目结构
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```text
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mario-rl-mvp/
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src/
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env.py
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train_ppo.py
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eval.py
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record_video.py
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utils.py
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artifacts/
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models/
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videos/
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logs/
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requirements.txt
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README.md
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```
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## 2. 环境准备（macOS / Apple Silicon）
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建议 Python 3.9+（本机默认 `python3` 即可）。
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```bash
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cd /Users/roog/Work/FNT/SpMr/mario-rl-mvp
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
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pip install -r requirements.txt
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```
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可选系统依赖（用于 ffmpeg 转码与潜在 SDL 兼容）：
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```bash
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brew install ffmpeg sdl2
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```
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## 3. 一条命令开始训练
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默认 CPU 训练（如果检测到可用且稳定的 MPS，会自动尝试启用，否则自动回退 CPU）：
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```bash
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python -m src.train_ppo
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```
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常用覆盖参数：
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```bash
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python -m src.train_ppo \
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--total-timesteps 1000000 \
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--n-envs 4 \
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--save-freq 50000 \
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--env-id SuperMarioBros-1-1-v0 \
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--movement right_only \
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--seed 42
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```
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从已有 checkpoint 初始化后继续训练（可同时改超参数，如 `--ent-coef`）：
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```bash
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python -m src.train_ppo \
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--init-model-path artifacts/models/latest_model.zip \
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--total-timesteps 500000 \
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--ent-coef 0.02 \
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--learning-rate 1e-4
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```
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如果切换了动作空间（例如 checkpoint 是 `right_only`，当前想用 `simple`），可用部分加载：
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```bash
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python -m src.train_ppo \
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--init-model-path artifacts/models/latest_model.zip \
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--allow-partial-init \
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--movement simple \
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--total-timesteps 300000
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```
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### 3.1 从已有模型继续训练（`--init-model-path`）
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- 用途：加载已有 `.zip` 权重后继续训练，适合“不中断实验目标但调整探索参数”。
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- 常见场景：当前策略陷入局部最优（例如 `approx_kl` 和 `policy_gradient_loss` 长期接近 0），希望从已有模型继续探索。
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- 注意：这不是“热更新”，仍然需要停止当前训练进程后用新命令重启。
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```bash
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python -m src.train_ppo \
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--init-model-path artifacts/models/latest_model.zip \
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--ent-coef 0.02 \
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--learning-rate 1e-4 \
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--total-timesteps 300000
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```
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训练输出：
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- stdout：PPO 训练日志
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- TensorBoard：`artifacts/logs/<run_name>/tb/`
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- checkpoint：`artifacts/models/<run_name>/ppo_mario_ckpt_*.zip`
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- final model：`artifacts/models/<run_name>/final_model.zip`
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- latest 指针：`artifacts/models/latest_model.zip` + `LATEST_MODEL.txt`
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启动 TensorBoard：
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```bash
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tensorboard --logdir artifacts/logs --port 6006
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```
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## 3.2 训练日志字段速查（PPO）
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训练时你会看到类似：
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```text
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| rollout/ep_len_mean | rollout/ep_rew_mean | ... |
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| train/approx_kl | train/entropy_loss | ... |
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```
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下面是常用字段的含义（对应你贴出来那组）：
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- `rollout/ep_len_mean`：最近一批 episode 的平均步数。越大不一定越好，要结合 reward 一起看。
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- `rollout/ep_rew_mean`：最近一批 episode 的平均回报。通常越高越好。
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- `time/fps`：训练吞吐（每秒环境步数），只代表速度，不代表策略质量。
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- `time/iterations`：第几次 rollout + update 循环。
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- `time/time_elapsed`：训练已运行的秒数。
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- `time/total_timesteps`：累计环境交互步数（达到你设定的 `--total-timesteps` 会停止）。
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- `train/approx_kl`：新旧策略差异大小。太大说明更新过猛；接近 0 说明几乎没在更新。极小负数通常是数值误差，可当作 0。
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- `train/clip_fraction`：有多少样本触发 PPO clipping。长期为 0 且 KL 也接近 0，常见于“策略基本不再更新”。
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- `train/clip_range`：PPO 的 clipping 阈值（默认 0.2）。
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- `train/entropy_loss`：探索强度指标。绝对值越接近 0，策略越确定、探索越少。
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- `train/explained_variance`：价值网络对回报的解释度，越接近 1 越好，接近 0 说明 value 还不稳。
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- `train/learning_rate`：优化器步长（参数更新幅度），不是硬件速度。
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- `train/loss`：总损失（由多个部分组成），主要看趋势，不单看绝对值。
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- `train/policy_gradient_loss`：策略网络的更新信号。长期接近 0 可能表示 actor 更新很弱。
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- `train/value_loss`：价值网络误差。过大通常代表 critic 拟合还不稳定。
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### 快速判断（实用版）
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- `ep_rew_mean` / `avg_max_x_pos` 持续上升：一般在变好。
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- `approx_kl≈0` + `clip_fraction=0` + `policy_gradient_loss≈0`：大概率卡住（更新几乎停了）。
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- `entropy_loss` 绝对值太小且长期不变：探索不足，可尝试提高 `--ent-coef`。
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## 4. 评估模型
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加载最新模型，跑 N 个 episode，输出平均指标：
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```bash
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python -m src.eval --episodes 5 --stochastic
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```
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可指定模型：
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```bash
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python -m src.eval --model-path artifacts/models/latest_model.zip --episodes 10 --stochastic
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```
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注意：`eval.py` 默认 `--movement auto`，会按模型动作维度自动匹配 `right_only/simple`，避免动作空间不一致导致 `KeyError`。
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输出指标包括：
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- `avg_reward`
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- `avg_max_x_pos`
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- `clear_rate`（`flag_get=True` 的比例）
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查看步数
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```php
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unzip -p artifacts/models/latest_model.zip data | rg '"num_timesteps"|"_total_timesteps"|"_tensorboard_log"'
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```
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num_timesteps = 151552
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_total_timesteps = 150000
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## 5. 录制回放视频（无窗口/headless）
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默认录制约 10 秒 mp4 到 `artifacts/videos/`：
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```bash
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python -m src.record_video --duration-sec 10 --fps 30 --stochastic
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```
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可指定输出路径：
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```bash
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python -m src.record_video --output artifacts/videos/demo.mp4 --stochastic --duration-sec 10
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```
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注意：`record_video.py` 默认 `--movement auto`，会按模型自动匹配动作空间。
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实现方式：
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- 使用 `render_mode=rgb_array`，无需打开窗口
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- 默认通过 `imageio + ffmpeg` 输出 mp4
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- 若 mp4 写入失败，会自动降级保存帧序列（PNG），并打印 ffmpeg 转码命令
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## 6. 动作空间选择说明
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默认 `RIGHT_ONLY`，原因：
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- 动作更少，探索空间更小，MVP 更快收敛到“向右推进”策略
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- 适合先验证训练闭环
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可切到 `SIMPLE_MOVEMENT`（动作更丰富）：
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```bash
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python -m src.train_ppo --movement simple
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```
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## 7. 预处理与奖励
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默认预处理链路：
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- 跳帧：`frame_skip=4`
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- 灰度：`RGB -> Gray`
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- 缩放：`84x84`
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- 帧堆叠：`4`
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- 通道布局：`CHW`（兼容 `CnnPolicy`）
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奖励：
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- `--reward-mode raw`：原始奖励（默认）
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- `--reward-mode clip`：裁剪奖励 `sign(reward)`（等价于旧参数 `--clip-reward`）
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- `--reward-mode progress`：奖励塑形模式，额外包含：
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- 前进增益奖励（`--progress-scale`）
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- 死亡惩罚（`--death-penalty`）
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- 通关奖励（`--flag-bonus`）
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- 原地卡住惩罚（`--stall-penalty` + `--stall-steps`）
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- 后退惩罚（`--backward-penalty-scale`）
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使用裁剪奖励：
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```bash
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python -m src.train_ppo --reward-mode clip
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```
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针对“卡在固定位置（如 x=314 撞蘑菇）”的推荐续训命令：
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```bash
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python -m src.train_ppo \
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--init-model-path artifacts/models/latest_model.zip \
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--allow-partial-init \
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--reward-mode progress \
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--movement simple \
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--ent-coef 0.04 \
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--learning-rate 1e-4 \
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--n-steps 512 \
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--gamma 0.995 \
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--death-penalty -120 \
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--stall-penalty 0.2 \
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--stall-steps 20 \
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--backward-penalty-scale 0.03 \
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||
--milestone-bonus 2.0 \
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||
--no-progress-terminate-steps 80 \
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||
--no-progress-terminate-penalty 30 \
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--total-timesteps 150000
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```
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## 8. 常见问题排查
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### 8.1 `pip install` 失败（nes-py/gym-super-mario-bros 编译问题）
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先安装工具链并重试：
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```bash
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xcode-select --install
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brew install cmake swig sdl2
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pip install --upgrade pip setuptools wheel
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 8.2 MPS 不稳定或报错
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强制 CPU：
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```bash
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python -m src.train_ppo --device cpu
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```
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说明：脚本会先做一次 MPS 张量 sanity check，失败自动回退 CPU。
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### 8.3 视频写入失败（ffmpeg/codec）
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1) 安装系统 ffmpeg：
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```bash
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brew install ffmpeg
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```
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2) 已降级保存帧序列时，手动转码：
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```bash
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ffmpeg -framerate 30 -i artifacts/videos/<name>_frames/frame_%06d.png -c:v libx264 -pix_fmt yuv420p artifacts/videos/<name>.mp4
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```
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### 8.4 图形窗口相关报错
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本工程默认 `rgb_array` 录制，不依赖 GUI 窗口。
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若仍遇到 SDL 问题，可显式设置：
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```bash
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export SDL_VIDEODRIVER=dummy
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python -m src.record_video --duration-sec 10
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```
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### 8.5 `size mismatch for action_net`（加载旧模型时报错）
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典型原因：旧 checkpoint 的动作空间与当前配置不同（如 `right_only`=5 动作，`simple`=7 动作）。
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可选修复：
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1) 保持和 checkpoint 一致的动作空间：
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```bash
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python -m src.train_ppo --init-model-path /Users/roog/Work/FNT/SpMr/mario-rl-mvp/artifacts/models/ppo_SuperMarioBros-1-1-v0_20260212_164717/ppo_mario_ckpt_150000_steps.zip --movement right_only
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```
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2) 若你确实要切动作空间，用部分初始化（跳过不兼容动作头）：
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```bash
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python -m src.train_ppo --init-model-path artifacts/models/latest_model.zip --movement simple --allow-partial-init
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```
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3) 或者直接不加载旧模型，从头训练新动作空间。
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## 9. 最小 smoke test（按顺序执行）
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```bash
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cd /Users/roog/Work/FNT/SpMr/mario-rl-mvp
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source .venv/bin/activate
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# 1) 训练 1e4 steps，并至少写出 checkpoint + final model
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python -m src.train_ppo \
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--total-timesteps 10000 \
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--save-freq 2000 \
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--n-envs 1 \
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--device cpu \
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--movement right_only
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# 2) 快速评估
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python -m src.eval --episodes 2 --max-steps 2000
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# 3) 录制 10 秒视频
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python -m src.record_video --duration-sec 10 --fps 30
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```
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验收标准：
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- `artifacts/models/` 下有 `.zip` 模型
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- `artifacts/logs/` 下有 TensorBoard event 文件
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- `artifacts/videos/` 下有 `.mp4`（或失败时有 `_frames/` 帧序列）
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