Dreamer v3 PyTorch 项目使用教程

Dreamer v3 PyTorch 项目使用教程

dreamerv3-torch Implementation of Dreamer v3 in pytorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/dreamerv3-torch

1. 项目目录结构及介绍

本项目是Dreamer v3算法的PyTorch实现。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

dreamerv3-torch/
├── envs/                # 环境配置相关脚本
├── imgs/                # 存储图像数据
├── .gitignore           # Git忽略文件配置
├── Dockerfile           # Docker容器构建文件
├── LICENSE              # 项目许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── configs.yaml         # 配置文件
├── dreamer.py           # Dreamer v3算法的主要实现文件
├── exploration.py       # 探索策略实现文件
├── models.py            # 模型定义文件
├── networks.py          # 网络结构定义文件
├── parallel.py          # 并行计算相关实现文件
├── requirements.txt     # 项目依赖文件
├── tools.py             # 工具函数实现文件
└── xvfb_run.sh          # 在虚拟帧缓冲环境下运行脚本的脚本

2. 项目的启动文件介绍

dreamer.py 是项目的启动文件，用于开始训练Dreamer v3模型。以下是一个基本的启动命令：

python3 dreamer.py --configs <配置文件名> --task <任务名称> --logdir <日志目录>

其中，<配置文件名> 是 configs.yaml 中定义的配置之一，<任务名称> 是具体的任务，例如 dmc_walker_walk，而 <日志目录> 是用来存储训练日志的目录。

3. 项目的配置文件介绍

configs.yaml 是项目的配置文件，其中包含了多个预定义的配置，这些配置定义了训练过程中所需的各种参数。配置文件的基本结构如下：

# 默认配置
default:
  # 模型参数
  model:
    ...
  # 训练参数
  train:
    ...
  # 探索参数
  exploration:
    ...
# 特定环境配置
dmc_vision:
  # 继承默认配置
  <<: *default
  # 特定配置覆盖
  train:
    ...
  # 其他配置
  ...

在配置文件中，可以定义不同的环境配置，如 dmc_vision，它继承了默认配置 default 并对其进行了特定的覆盖。

使用时，可以通过启动文件中的 --configs 参数指定使用哪个配置。例如，要使用DMC Vision环境的配置进行训练，可以使用：

python3 dreamer.py --configs dmc_vision --task <任务名称> --logdir <日志目录>

以上就是本项目的基本使用教程，请根据实际情况调整配置文件和启动命令以适应不同的训练任务。

dreamerv3-torch Implementation of Dreamer v3 in pytorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/dreamerv3-torch