Deep Reinforcement Learning In Action 项目教程

Deep Reinforcement Learning In Action 项目教程

DeepReinforcementLearningInAction Code from the Deep Reinforcement Learning in Action book from Manning, Inc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepReinforcementLearningInAction

1. 项目目录结构及介绍

DeepReinforcementLearningInAction/
├── Appendix/
├── Chapter 1/
├── Chapter 2/
├── Chapter 3/
├── Chapter 4/
├── Chapter 5/
├── Chapter 6/
├── Chapter 7/
├── Chapter 8/
├── Chapter 9/
├── Chapter 10/
├── Environments/
├── Errata/
├── old_but_more_detailed/
├── .gitignore
├── Errata.md
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• Appendix/: 包含附录相关的Jupyter Notebook文件。
• Chapter 1/ 至 Chapter 10/: 每个章节对应的Jupyter Notebook文件，包含该章节的代码示例和项目。
• Environments/: 包含项目所需的环境配置文件。
• Errata/: 包含已发现错误的修正文件，确保代码与书籍内容一致。
• old_but_more_detailed/: 包含旧版本的详细代码文件。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• Errata.md: 错误修正的Markdown文件，记录已发现的错误及其修正。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md: 项目的主README文件，包含项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python库。

2. 项目启动文件介绍

项目的主要启动文件是各个章节对应的Jupyter Notebook文件。每个章节的代码示例和项目都嵌入在相应的Jupyter Notebook中。例如，要启动Chapter 1的代码示例，可以打开Chapter 1/目录下的Jupyter Notebook文件。

启动步骤

1. 安装Jupyter Notebook：

   pip install jupyter
   

2. 启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

3. 在浏览器中打开Jupyter Notebook界面，导航到相应的章节目录，打开对应的Notebook文件。

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt文件列出了运行项目所需的Python库。要安装这些依赖库，可以使用以下命令：

pip install -r requirements.txt

特殊说明

在Chapter 9的Notebook中，有一个问题（出现在第15个单元格），可以通过以下步骤解决：

1. 从Farama-Foundation/MAgent2复制所有文件和文件夹。
2. 将这些文件和文件夹粘贴到本地虚拟环境的相应路径中，例如<venv_folder>/lib/python3.X/site-packages/magent2。

其他配置

• .gitignore: 指定不需要被Git管理的文件和目录。
• Errata.md: 记录已发现的错误及其修正。
• LICENSE: 项目许可证文件，使用MIT许可证。
• README.md: 项目的主README文件，包含项目的基本介绍和使用说明。

DeepReinforcementLearningInAction Code from the Deep Reinforcement Learning in Action book from Manning, Inc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepReinforcementLearningInAction