OSRL项目使用教程

OSRL项目使用教程

OSRL 🤖 Elegant implementations of offline safe RL algorithms in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/OSRL

1. 项目目录结构及介绍

OSRL（Offline Safe Reinforcement Learning）项目提供了一个优雅且可扩展的离线安全强化学习算法的实现集合。项目的目录结构如下：

OSRL/
├── examples/               # 包含算法的训练和评估示例
│   ├── configs/            # 每个算法的训练配置文件
│   ├── eval/               # 评估脚本
│   └── train/              # 训练脚本
├── osrl/                   # 包含算法实现和公共工具
│   ├── algorithms/         # 离线安全RL算法
│   └── common/             # 基础网络和工具
├── .gitignore              # 忽略文件列表
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── makefile                # makefile文件
└── setup.py                # 项目设置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过examples/train/和examples/eval/目录下的脚本。以下是一个简单的启动示例：

• 训练启动：使用train_bcql.py脚本启动BCQ算法的训练过程。可以通过命令行参数--task指定任务，例如OfflineCarCircle-v0，并通过--param1 args1 ...传递其他参数。

python examples/train/train_bcql.py --task OfflineCarCircle-v0 --param1 args1 ...

• 评估启动：使用eval_bcql.py脚本评估训练好的BCQ算法模型。需要指定模型路径--path和评估的集数--eval_episodes。

python examples/eval/eval_bcql.py --path path_to_model --eval_episodes 20

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于examples/configs/目录下，每个算法都有一个对应的配置文件。配置文件使用YAML格式，包含了算法运行所需的所有参数及其默认值。

例如，对于BCQ算法，会有一个bcql.yaml文件，其中可能包含以下内容：

# BCQ算法配置示例
task: OfflineCarCircle-v0
algorithm:
  name: BCQ
  hyperparameters:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 64
    ...

这些配置参数可以在启动训练时通过命令行参数进行覆盖。

以上就是OSRL项目的使用教程，从目录结构到启动文件，再到配置文件的介绍，希望能帮助您更好地理解和使用这个项目。

OSRL 🤖 Elegant implementations of offline safe RL algorithms in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/OSRL