ReinforcementLearning-AtariGame 项目启动与配置教程

ReinforcementLearning-AtariGame 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

ReinforcementLearning-AtariGame 项目主要包含以下几个目录和文件：

• env/：环境目录，包含了运行 Atari 游戏环境的代码。
• model/：模型目录，包含了各种强化学习算法的模型实现。
• train/：训练目录，包含了训练模型所需的代码。
• test/：测试目录，包含了测试模型性能的代码。
• data/：数据目录，用于存储训练和测试过程中产生的数据。
• utils/：工具目录，包含了项目运行过程中需要的工具类和函数。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需的所有 Python 包。
• README.md：项目说明文件，介绍了项目的相关信息。
• main.py：项目的主入口文件，用于启动训练或测试流程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是 main.py，该文件包含了启动训练或测试流程的入口函数。以下是一个简单的启动示例：

import sys

def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("请指定运行模式（train 或 test）")
        return
    
    mode = sys.argv[1]
    
    if mode == "train":
        # 启动训练流程
        from train import train
        train()
    elif mode == "test":
        # 启动测试流程
        from test import test
        test()
    else:
        print("未知运行模式：", mode)

if __name__ == "__main__":
    main()

用户可以通过命令行参数传入 train 或 test 来指定运行模式，例如：

python main.py train

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 config/ 目录下，配置文件主要包含了训练和测试过程中需要的参数设置。以下是一个示例配置文件：

# config.py
class Config:
    def __init__(self):
        self.env_name = "Breakout-v0"  # Atari 游戏环境名称
        self.learning_rate = 0.0001  # 学习率
        self.gamma = 0.99  # 折扣率
        self.epsilon = 1.0  # 探索率
        self.epsilon_min = 0.01  # 探索率最小值
        self.epsilon_decay = 0.995  # 探索率衰减率
        self.batch_size = 32  # 批量大小
        self.memory_size = 100000  # 经验回放池大小
        self.tensorboard_dir = "tensorboard/"  # TensorBoard 日志目录
        # ... 其他配置项

config = Config()

在项目的代码中，可以通过导入 config.py 文件来获取配置参数，例如：

from config import config
env_name = config.env_name
# ... 使用配置参数