PyTorch Soft Actor-Critic (SAC) 项目教程

PyTorch Soft Actor-Critic (SAC) 项目教程

pytorch-soft-actor-criticPyTorch implementation of soft actor critic项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-soft-actor-critic

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-soft-actor-critic/
├── configs/
│   └── default.py
├── models/
│   ├── critic.py
│   ├── policy.py
│   └── value.py
├── replay_memory/
│   ├── prioritized_replay_buffer.py
│   └── replay_buffer.py
├── utils/
│   ├── logger.py
│   └── misc.py
├── main.py
├── train.py
└── README.md

• configs/: 包含项目的配置文件，如 default.py。
• models/: 包含模型的定义，如 critic.py, policy.py, value.py。
• replay_memory/: 包含经验回放缓冲区的实现，如 prioritized_replay_buffer.py, replay_buffer.py。
• utils/: 包含各种实用工具，如 logger.py, misc.py。
• main.py: 项目的启动文件。
• train.py: 训练脚本。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化环境和训练过程。以下是 main.py 的主要功能：

• 解析命令行参数。
• 初始化环境。
• 加载配置文件。
• 初始化模型和经验回放缓冲区。
• 调用 train.py 进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

configs/default.py 是项目的配置文件，包含各种参数设置，如环境ID、是否使用CUDA、随机种子等。以下是一些关键配置项：

• env_id: 环境ID，默认为 HalfCheetah-v2。
• cuda: 是否使用CUDA，可选参数。
• seed: 随机种子，默认为 0。
• multi_step: 多步奖励，默认为 5。
• per: 是否使用优先经验回放，默认为 True。

以上是基于开源项目 https://github.com/pranz24/pytorch-soft-actor-critic.git 生成的教程，包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

pytorch-soft-actor-criticPyTorch implementation of soft actor critic项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-soft-actor-critic