LeanRL 项目使用教程

LeanRL 项目使用教程

LeanRL LeanRL is a fork of CleanRL, where selected PyTorch scripts optimized for performance using compile and cudagraphs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeanRL

1. 项目目录结构及介绍

LeanRL 项目是一个基于 PyTorch 的轻量级强化学习库，其目录结构如下：

• artifacts/: 存储项目生成的数据文件和结果。
• doc/: 包含项目的文档文件。
• leanrl/: 核心代码目录，包含各种强化学习算法的实现。
• requirements/: 项目的依赖文件，包含项目运行所需的所有 Python 包。
• tests/: 测试代码目录，用于验证算法的正确性。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件。
• .gitpod.Dockerfile: 用于 Gitpod 环境的 Docker 配置文件。
• .gitpod.yml: Gitpod 环境的配置文件。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit 插件配置文件，用于代码风格检查。
• CHANGELOG.md: 项目更新日志。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，描述如何向项目贡献代码。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• mkdocs.yml: MkDocs 配置文件，用于生成文档网站。
• run.sh: 项目运行脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件，Python 包的 requirements 格式。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh，这个脚本用于运行强化学习算法的示例。以下是 run.sh 的基本内容：

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 指定使用的 GPU

# 运行强化学习算法
python leanrl/run.py

用户可以通过修改 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定不同的 GPU 设备。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 leanrl/run.py 中的参数配置。在这个文件中，用户可以配置如下参数：

• algorithm: 要使用的强化学习算法名称。
• env: 强化学习环境名称。
• seed: 随机种子，用于确保结果的可复现性。
• train_steps: 训练的总步数。
• eval_steps: 评估环境的步数。
• log_interval: 日志记录间隔。

配置这些参数后，用户可以通过调用 train() 函数开始训练过程。

请注意，具体的配置参数和选项可能会根据项目的版本更新而有所变化，请参考项目最新的 run.py 文件和官方文档进行配置。

LeanRL LeanRL is a fork of CleanRL, where selected PyTorch scripts optimized for performance using compile and cudagraphs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LeanRL