PyTorch下的FQF、IQN与QR-DQN实现指南-优快云博客

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PyTorch下的FQF、IQN与QR-DQN实现指南

fqf-iqn-qrdqn.pytorch PyTorch implementation of FQF, IQN and QR-DQN. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fq/fqf-iqn-qrdqn.pytorch

本指南旨在帮助您快速上手并理解在PyTorch环境中的完全参数化量体函数（FQF）、**隐式量体网络（IQN）及量子回归DQN（QR-DQN）**的开源项目。该项目由toshikwa维护，提供了一个易于理解的框架，适用于研究者和开发者实践分布式强化学习算法。

1. 目录结构及介绍

项目遵循清晰的组织结构以促进易用性：

├── config            # 配置文件夹，包含不同环境的训练配置
│   └── fqf.yaml      # 示例：FQF配置文件
│   └── iqnc.yaml     # IQN配置文件
│   └── qrdqn.yaml    # QR-DQN配置文件
├── train_fqf.py      # FQF模型训练脚本
├── train_iqn.py      # IQN模型训练脚本
├── train_qrdqn.py    # QR-DQN模型训练脚本
├── requirements.txt  # 必需的Python库列表
├── README.md         # 项目说明文档
└── ...               # 其它如git忽略文件等常规项目组件

config: 包含了针对每个模型的配置文件，用于调整实验设置。
train_*.py: 分别对应三种模型的训练脚本，允许用户根据需要启动不同的学习任务。
requirements.txt: 列出了进行项目开发或运行所需的第三方库及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

FQF、IQN、QR-DQN训练脚本

train_fqf.py, train_iqn.py, train_qrdqn.py 是核心训练脚本，它们负责根据给定的配置文件启动相应的强化学习算法训练流程。

要训练一个FQF模型，您可以执行以下命令：
```
python train_fqf.py --cuda --env_id PongNoFrameskip-v4 --seed 0 --config config/fqf.yaml
```
同样地，替换train_fqf.py为train_iqn.py或train_qrdqn.py可以分别训练IQN和QR-DQN模型，并根据需要修改配置文件路径及其它参数。