FitML 开源项目使用教程

FitML 开源项目使用教程

FitMLA collection of python Machine Learning articles and examples. You will find code related to Reinforcement Learning, Q Learning, MDP, Bellman, OpenAI solutions and others. You can watch our agents here http://bit.ly/2Ayj4vA项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FitML

1. 项目的目录结构及介绍

FitML 项目的目录结构如下：

FitML/
├── LICENSE
├── README.md
├── img
├── qlearning
│   ├── README.md
│   ├── selective_memory.py
│   ├── simple_nn.py
│   ├── skill_policy_learning.py
│   ├── stable_baselines3.py
│   └── tensorforce.py
└── ...

目录介绍

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• img: 存放项目相关的图片文件。
• qlearning: 包含与 Q-Learning 相关的代码文件和说明文档。
  • README.md: 该目录的说明文档。
  • selective_memory.py: 选择性记忆算法的实现。
  • simple_nn.py: 简单神经网络的实现。
  • skill_policy_learning.py: 技能策略学习算法的实现。
  • stable_baselines3.py: 使用 Stable Baselines3 库的实现。
  • tensorforce.py: 使用 Tensorforce 库的实现。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 main.py 或 run.py，但在 FitML 项目中，启动文件可能分散在各个子目录中，具体取决于你要运行的功能。例如，如果你想运行 Q-Learning 相关的代码，你可以使用 qlearning 目录下的 selective_memory.py 或 simple_nn.py 等文件。

示例启动命令

python qlearning/selective_memory.py

3. 项目的配置文件介绍

FitML 项目中可能包含一些配置文件，用于设置运行时的参数。这些配置文件通常是 .yaml 或 .json 格式。在 qlearning 目录下，可能会有一个 config.yaml 或 config.json 文件，用于配置 Q-Learning 算法的参数。

示例配置文件

learning_rate: 0.1
discount_factor: 0.9
epsilon: 0.1

使用配置文件

在代码中加载配置文件的示例：

import yaml

with open('qlearning/config.yaml', 'r') as file:
    config = yaml.safe_load(file)

learning_rate = config['learning_rate']
discount_factor = config['discount_factor']
epsilon = config['epsilon']

以上是 FitML 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对你有所帮助！

FitMLA collection of python Machine Learning articles and examples. You will find code related to Reinforcement Learning, Q Learning, MDP, Bellman, OpenAI solutions and others. You can watch our agents here http://bit.ly/2Ayj4vA项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/FitML