ElegantRL 项目教程

ElegantRL 项目教程

ElegantRL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ElegantRL

1. 项目目录结构及介绍

ElegantRL 项目的目录结构如下：

ElegantRL/
├── agents/
│   ├── AgentXXX.py
│   └── ...
├── envs/
│   ├── XxxEnv.py
│   └── ...
├── train/
│   ├── demo.py
│   └── ...
├── elegantrl_helloworld/
│   ├── config.py
│   ├── agent.py
│   ├── net.py
│   ├── run.py
│   ├── env.py
│   └── ...
├── examples/
│   ├── quickstart_Pendulum_v1.ipynb
│   ├── tutorial_BipedalWalker_v3.ipynb
│   └── ...
├── unit_tests/
│   ├── test_training_agents.py
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• agents/: 包含各种深度强化学习（DRL）算法的实现文件，如 AgentXXX.py。
• envs/: 包含各种环境的实现文件，如 XxxEnv.py。
• train/: 包含训练程序的实现文件，如 demo.py。
• elegantrl_helloworld/: 包含教程版本的配置文件、算法、网络架构、训练循环和环境文件。
• examples/: 包含可直接运行的 Google Colab 笔记本示例。
• unit_tests/: 包含测试文件，用于测试训练代理等。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要集中在 elegantrl_helloworld/ 目录下，特别是 run.py 文件。

run.py

run.py 是项目的训练循环文件，负责启动训练过程。它包含了训练代理、更新网络、评估策略等功能。通过运行 run.py，可以启动一个完整的训练流程。

# 示例代码片段
from elegantrl_helloworld.config import Config
from elegantrl_helloworld.agent import Agent
from elegantrl_helloworld.env import Env

def main():
    config = Config()
    agent = Agent(config)
    env = Env(config)
    run(agent, env, config)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要集中在 elegantrl_helloworld/ 目录下的 config.py 文件。

config.py

config.py 文件包含了项目的配置参数，如超参数、环境配置、训练参数等。通过修改 config.py 文件，可以调整训练过程中的各种设置。

# 示例代码片段
class Config:
    def __init__(self):
        self.learning_rate = 0.001
        self.batch_size = 64
        self.gamma = 0.99
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.epsilon_min = 0.01
        self.memory_size = 10000
        self.num_episodes = 1000
        self.env_name = "Pendulum-v1"

通过以上配置文件，可以灵活地调整训练过程中的各种参数，以适应不同的环境和任务需求。

ElegantRL 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ElegantRL