PyTorch NEAT 项目教程

PyTorch NEAT 项目教程

pytorch-neatA pytorch implementation of the NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) algorithm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-neat

1、项目的目录结构及介绍

pytorch-neat/
├── examples/
│   ├── pytorch_neat/
│   └── tests/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• examples/: 包含示例代码的文件夹，展示了如何使用 PyTorch NEAT 解决一些基本问题。
• pytorch_neat/: PyTorch NEAT 的核心实现代码。
• tests/: 包含测试代码，用于确保项目的正确性。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用方法。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2、项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 examples/ 目录下，例如 xor_run.py 文件。以下是 xor_run.py 的简要介绍：

# xor_run.py
import neat
import torch
from pytorch_neat.neat_reporter import NeatReporter
from pytorch_neat.neat_genome import NeatGenome

def run_xor():
    # 配置 NEAT 参数
    config = neat.Config(
        NeatGenome,
        neat.DefaultReproduction,
        neat.DefaultSpeciesSet,
        neat.DefaultStagnation,
        'config-feedforward'
    )

    # 创建种群
    pop = neat.Population(config)

    # 添加报告器
    pop.add_reporter(NeatReporter())

    # 运行 NEAT 算法
    winner = pop.run(eval_genomes, 300)

    # 输出获胜的基因组
    print(winner)

if __name__ == '__main__':
    run_xor()

• run_xor(): 主函数，配置 NEAT 参数，创建种群，添加报告器，并运行 NEAT 算法解决 XOR 问题。

3、项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常命名为 config-feedforward，位于项目根目录下。以下是配置文件的简要介绍：

[NEAT]
fitness_criterion     = max
fitness_threshold     = 3.9
pop_size             = 150
reset_on_extinction   = False

[DefaultSpeciesSet]
compatibility_threshold = 3.0

[DefaultStagnation]
species_fitness_func = max
max_stagnation       = 20
species_elitism      = 2

[DefaultReproduction]
elitism            = 2
survival_threshold = 0.2

• NEAT: 包含 NEAT 算法的基本配置，如适应度标准、适应度阈值、种群大小等。
• DefaultSpeciesSet: 物种集合的配置，如兼容性阈值。
• DefaultStagnation: 停滞配置，如物种适应度函数、最大停滞次数等。
• DefaultReproduction: 繁殖配置，如精英数量、生存阈值等。

以上是 PyTorch NEAT 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

pytorch-neatA pytorch implementation of the NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) algorithm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-neat