pg-is-all-you-need 项目教程

pg-is-all-you-need 项目教程

pg-is-all-you-need Policy Gradient is all you need! A step-by-step tutorial for well-known PG methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg-is-all-you-need

1. 项目的目录结构及介绍

pg-is-all-you-need/
├── 01_A2C.ipynb
├── 02_PPO.ipynb
├── 03_DDPG.ipynb
├── 04_TD3.ipynb
├── 05_SAC.ipynb
├── 06_DDPGfD.ipynb
├── 07_BC.ipynb
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── demo.pkl
├── requirements-dev.txt
├── requirements.txt
└── segment_tree.py

• 01_A2C.ipynb 至 07_BC.ipynb: 这些是 Jupyter Notebook 文件，分别对应不同的 Policy Gradient 算法实现，如 A2C、PPO、DDPG、TD3、SAC、DDPGfD 和 BC。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 MIT 许可证。
• Makefile: 用于自动化构建和安装的 Makefile 文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文件。
• demo.pkl: 可能是一个示例数据文件，用于演示或测试。
• requirements-dev.txt: 开发环境所需的依赖包列表。
• requirements.txt: 运行项目所需的依赖包列表。
• segment_tree.py: 可能是一个辅助模块，用于实现某些算法中的数据结构。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 Jupyter Notebook 文件，每个文件对应一个特定的 Policy Gradient 算法。以下是每个文件的简要介绍：

• 01_A2C.ipynb: Advantage Actor-Critic (A2C) 算法的实现和教程。
• 02_PPO.ipynb: Proximal Policy Optimization (PPO) 算法的实现和教程。
• 03_DDPG.ipynb: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 算法的实现和教程。
• 04_TD3.ipynb: Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) 算法的实现和教程。
• 05_SAC.ipynb: Soft Actor-Critic (SAC) 算法的实现和教程。
• 06_DDPGfD.ipynb: DDPG from Demonstration (DDPGfD) 算法的实现和教程。
• 07_BC.ipynb: Behavior Cloning (BC) 算法的实现和教程。

要启动项目，只需打开对应的 Jupyter Notebook 文件并运行其中的代码。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt: 该文件列出了运行项目所需的所有 Python 包及其版本。使用以下命令安装这些依赖包：

  pip install -r requirements.txt
  

• requirements-dev.txt: 该文件列出了开发项目所需的额外 Python 包。如果你需要进行开发或测试，可以使用以下命令安装这些依赖包：

  pip install -r requirements-dev.txt
  

• Makefile: 该文件包含了一些自动化任务的定义，例如安装依赖包 (make dep) 和开发环境配置 (make dev)。你可以根据需要运行这些任务。

通过以上步骤，你可以顺利地启动和配置 pg-is-all-you-need 项目，并开始学习和实践各种 Policy Gradient 算法。

pg-is-all-you-need Policy Gradient is all you need! A step-by-step tutorial for well-known PG methods. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg-is-all-you-need