qlearning4k 项目使用教程

qlearning4k 项目使用教程

【免费下载链接】qlearning4k Q-learning for Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ql/qlearning4k

1. 项目目录结构及介绍

qlearning4k/
├── examples/
│   ├── test_catch.py
│   └── test_snake.py
├── gifs/
├── qlearning4k/
│   ├── __init__.py
│   ├── agent.py
│   ├── games.py
│   └── memory.py
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• examples/: 包含项目的示例代码，如 test_catch.py 和 test_snake.py，用于演示如何使用 qlearning4k 进行强化学习。
• gifs/: 存放项目运行时生成的 GIF 文件，用于可视化学习过程。
• qlearning4k/: 核心代码目录，包含 agent.py、games.py 等文件，定义了强化学习代理和游戏环境。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，介绍了项目的基本信息、安装方法和使用示例。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于通过 pip 安装项目。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 examples/ 目录下，其中 test_catch.py 和 test_snake.py 是两个主要的示例文件。

test_catch.py

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.optimizers import sgd
from qlearning4k.games import Catch
from qlearning4k import Agent

nb_frames = 1
grid_size = 10
hidden_size = 100

model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(nb_frames, grid_size, grid_size)))
model.add(Dense(hidden_size, activation='relu'))
model.add(Dense(hidden_size, activation='relu'))
model.add(Dense(3))
model.compile(sgd(lr=.2), "mse")

game = Catch(grid_size)
agent = Agent(model)
agent.train(game)
agent.play(game)

test_snake.py

# 示例代码与 `test_catch.py` 类似，用于演示 Snake 游戏的强化学习

启动文件介绍

• test_catch.py: 演示如何使用 qlearning4k 训练一个简单的 Catch 游戏。通过定义 Keras 模型和游戏环境，使用 Agent 类进行训练和测试。
• test_snake.py: 类似 test_catch.py，但用于 Snake 游戏。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有专门的配置文件，但可以通过修改 examples/ 目录下的示例代码来调整参数，如 nb_frames、grid_size、hidden_size 等。

主要配置参数

• nb_frames: 代理记忆的帧数。
• grid_size: 游戏网格的大小。
• hidden_size: 神经网络隐藏层的大小。
• lr: 学习率，通过 sgd(lr=.2) 设置。

配置文件示例

nb_frames = 1
grid_size = 10
hidden_size = 100

通过调整这些参数，可以优化模型的训练效果。

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以上是 qlearning4k 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

【免费下载链接】qlearning4k Q-learning for Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ql/qlearning4k