本文介绍了如何在Google Colab中提供的机器学习项目，
如果你想开始使用免费的StarCraft II机器学习环境，请先完善GPU硬件，您可以看一下我的Google Colab笔记本：https：//colab.research.google.com/drive/1AzCKV98UaQQz2aJIeGWlExcxBrpgKsIV
最近，我和几位朋友开始了星际争霸II的机器学习项目。我觉得快速训练神经网络的能力对于研究者的成功是很重要的。为了向全球的星际争霸II研究者提供一个可复现，高效，并容易分享代码的环境，我想看看我们能否让StrCraft II在Google Colab（Google提供免费GPU的机器学习环境）上运行起来。
然而，在下载了StarCraft II，并安装完必需的库之后，你会面临以下问题：
I0331 08:30:17.832181 139972195997568 sc_process.py:148] Connection attempt 0 (running: None)****** omitted reconnection attempts ******I0331 08:32:17.048350 139972195997568 sc_process.py:148] Connection attempt 119 (running: -11)I0331 08:32:18.050124 139972195997568 sc_process.py:180] Shutdown gracefully.I0331 08:32:18.050344 139972195997568 sc_process.py:166] Shutdown with return code: -11Failed to create the socket.I0331 08:32:18.056085 139972195997568 SC2_env.py:327] Environment Close
构建额外的Pylons也无法修复这个问题。
RIP调试
当你只有一个网页的时候......
第一步就是在服务器上尝试不同版本的星际争霸II，暴雪公司提供了星际争霸II的4.0.2,3.17和3.16.1三个版本。不幸的是，没有一个能够成功。
然后我决定在本地Linux机器上运行星际争霸II，这个环境我可以控制并在其中进行调试。它还允许我测试我的假设。
第一个猜想：没有找到需要的库
我最初的猜测是，StarCraft II作为一个游戏，可能需要某些OpenGL函数和库，而这些并不包含在我所用的Google Colab环境中。
为了验证这个猜想，我在本地机器上运行星际争霸II，这次是有strace工具的，这使得我可以跟踪系统让星际争霸II做了什么。由于所有的库都通过操作系统加载了，这样一来，我就能够跟踪任何一个缺失的依赖项，或者查看是否有什么奇怪的事情发生。
完整的trace日志参见：https：//gist.github.com/FrozenXZeus/53a85f58856cb346b90313110ce89bcc，下面展示了一小段：
execve("./SC2_x64", ["./SC2_x64"], 0x7fffc19e08b0 /* 49 vars */) = 0brk(NULL) = 0x95bd000access("/etc/ld.so.preload", R_OK) = -1 ENOENT (No such file or directory)openat(AT_FDCWD, "/etc/ld.so.cache", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3...... openat(AT_FDCWD, "/lib64/libdl.so.2", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3...... openat(AT_FDCWD, "/lib64/libpthread.so.0", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3...... openat(AT_FDCWD, "/lib64/libstdc .so.6", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3...... openat(AT_FDCWD, "/lib64/libm.so.6", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3... openat(AT_FDCWD, "/lib64/libgcc_s.so.1", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3......openat(AT_FDCWD, "/lib64/libc.so.6", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3.......
看一下这个结果，除了动态链接C / C 库之外，星际争霸II没有做任何事情，这否定了我的假设。
那为什么会出现段错误呢？
因为同样的程序在我的本地机器上运行的时候没有崩溃，这也否定了暴雪的代码有问题的假设。
快速搜索如何调试段错误使我想起了Valgrind（http://valgrind.org/），令我惊讶的是，该工具竟然可以在Google Colab上使用。
Valgrind的一段输出如下：
==354== Process terminating with default action of signal 11 (SIGSEGV): dumping core==354== Access not within mapped region at address 0x8==354== at 0x6B3DF0: ??? (in /content/StarCraftII/Versions/Base56787/SC2_x64)==354== by 0x65FF97: ??? (in /content/StarCraftII/Versions/Base56787/SC2_x64)==354== by 0x89CD5C6: MallocExtension::Initialize() (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.4.3.0)==354== by 0x89B7D29: ??? (in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc.so.4.3.0)==354== by 0x7B79AD9: call_init.part.0 (dl-init.c:72)==354== by 0x7B79BEA: call_init (dl-init.c:30)==354== by 0x7B79BEA: _dl_init (dl-init.c:120)==354== by 0x7B69ED9: ??? (in /lib/x86_64-linux-gnu/ld-2.26.so)==354== If you believe this happened as a result of a stack==354== overflow in your program's main thread (unlikely but==354== possible), you can try to increase the size of the==354== main thread stack using the --main-stacksize= flag.==354== The main thread stack size used in this run was 8388608.==354====354== HEAP SUMMARY:==354== in use at exit: 0 bytes in 0 blocks==354== total heap usage: 4 allocs, 4 frees, 72,710 bytes allocated==354====354== All heap blocks were freed -- no leaks are possible==354====354== For counts of detected and suppressed errors, rerun with: -v==354== ERROR SUMMARY: 2 errors from 2 contexts (suppressed: 0 from 0)Segmentation fault (core dumped)
那么，唯一一个可以识别的函数就是libtcmalloc.so.4.3.0中的MallocExtension :: Initialize（）。
对于不了解TCMalloc的人而言，它是谷歌的定制化内存分配器，用于Google Chrome等产品中。
等等......
回到我追踪星际争霸II的时候，我记得只看到C / C 库被加载了。这似乎不正确，TCMalloc是从哪里来的呢？
结果证明，有一种方式能够让TCMalloc在没有使用TCMalloc编译的程序上强制执行。通过在Linux上设置LD_PRELOAD环境变量，你可以加TCMalloc共享库到程序中，强制让程序使用TCMalloc。
它在Google Colab上会是什么样子呢......
解决方案
不幸的是，设置LD_PRELOAD环境变量并不能传播到环境的其他部分中。
通过执行以下命令：
!apt-get uninstall libtcmalloc*
我成功地卸载了TCMalloc，然后尽管还有错误信息，但是StarCraft II已经开始运行了，StarCraft II机器学习项目的大门也随之开启了。
我已经在Google Colab上提出了这个bug（https://github.com/googlecolab/colabtools/issues/106），因此我们以后不必为此大费周折了。
基于STARCRARFT II进行的机器学习项目。
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