HandyRL 开源项目教程

HandyRL 开源项目教程

HandyRL HandyRL is a handy and simple framework based on Python and PyTorch for distributed reinforcement learning that is applicable to your own environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HandyRL

1、项目介绍

HandyRL 是一个基于 Python 和 PyTorch 的简单且实用的分布式强化学习框架。它适用于你自己的环境，专注于在竞争游戏中创建强大且获胜的 AI。HandyRL 提供了可控的高并行性，适用于大规模训练。

2、项目快速启动

安装依赖

首先，克隆 HandyRL 仓库到你的环境中：

git clone https://github.com/DeNA/HandyRL.git
cd HandyRL

然后，安装所需的库：

pip3 install -r requirements.txt

训练 AI 模型

以下是训练一个简单的 Tic-Tac-Toe 模型的步骤：

设置配置

在 config.yaml 中设置训练配置：

env_args:
  env: 'TicTacToe'
train_args:
  batch_size: 64

开始训练

运行以下命令开始训练：

python main.py --train

训练的模型将每隔 update_episodes 保存到 models 文件夹中。

评估模型

训练完成后，可以使用以下命令评估模型：

python main.py --eval models/1.pth 100 4

3、应用案例和最佳实践

应用案例

• Hungry Geese (Kaggle)：HandyRL 在 Kaggle 的 Hungry Geese 比赛中获得了第一名。
• Google Research Football with Manchester City F.C. (Kaggle)：HandyRL 在 Kaggle 的 Google Research Football 比赛中获得了第五名。

最佳实践

• 自定义环境：HandyRL 支持自定义环境，你可以根据自己的需求创建新的游戏环境。
• 大规模训练：HandyRL 提供了可控的高并行性，适用于大规模训练，能够快速提升 AI 的性能。

4、典型生态项目

• PyTorch：HandyRL 基于 PyTorch 构建，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的计算能力和灵活性。
• Kaggle：HandyRL 在 Kaggle 上的多个比赛中取得了优异成绩，展示了其在实际应用中的强大能力。

通过以上步骤，你可以快速上手 HandyRL，并利用其强大的功能进行分布式强化学习。

HandyRL HandyRL is a handy and simple framework based on Python and PyTorch for distributed reinforcement learning that is applicable to your own environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HandyRL