rllab 开源项目教程

rllab 开源项目教程

rllab 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rlla/rllab

1. 项目的目录结构及介绍

rllab 是一个用于开发和评估强化学习算法的框架，其目录结构如下：

• contrib/：贡献者目录，包含社区成员贡献的代码和资源。
• docker/：Docker 相关文件，用于容器化 rllab 环境。
• docs/：文档目录，包含了项目的文档和教程。
• examples/：示例目录，包含了使用 rllab 的示例代码。
• rllab/：核心代码目录，包含了 rllab 的所有模块和算法实现。
• sandbox/：沙盒目录，用于实验和测试新功能。
• scripts/：脚本目录，包含了项目构建和部署的脚本。
• tests/：测试目录，包含了项目的单元测试代码。
• vendor/：第三方库目录，包含了项目依赖的外部库。
• mujoco_models/：MuJoCo 模型目录，包含了用于模拟的物理模型。
• .gitignore：Git 忽略文件，指定了 Git 应该忽略的文件和目录。
• CHANGELOG.md：变更日志文件，记录了项目的更新和改动。
• LICENSE：许可证文件，声明了项目的开源协议。
• README.md：项目说明文件，介绍了项目的基本信息。
• circle.yml：CircleCI 配置文件，用于持续集成。
• environment.yml：环境配置文件，定义了项目运行所需的 Python 环境。
• setup.py：项目安装脚本，用于安装 rllab 作为 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

rllab 的启动通常是通过 Python 的命令行界面进行的。具体的启动文件可能因项目配置和用户需求而异，但一般来说，以下是几个常用的启动文件：

• run_experiment.py：运行强化学习实验的主脚本。用户可以通过指定不同的参数来运行不同的实验配置。
• example.py：示例脚本，展示了如何使用 rllab 的 API 来创建和运行一个简单的强化学习任务。

启动一个实验的基本命令如下：

python run_experiment.py --algorithm MyAlgorithm --env MyEnv

这里 --algorithm 参数指定了要使用的算法，而 --env 参数指定了环境。

3. 项目的配置文件介绍

rllab 的配置文件通常是 YAML 格式，位于 docs/ 或 examples/ 目录下。这些配置文件定义了实验的参数，包括算法设置、环境设置和其他相关参数。

一个配置文件的基本结构可能如下所示：

algorithm:
  type: TRPO
  args:
    discount: 0.99
    learning_rate: 0.001

env:
  type: InvertedPendulum-v1

runner:
  n eps: 1000
  max path length: 150

在这个例子中，algorithm 部分定义了使用 TRPO 算法的参数，env 部分指定了使用 InvertedPendulum-v1 环境，而 runner 部分定义了运行实验时的迭代次数和每条路径的最大长度。

用户可以通过修改这些配置文件来调整实验的设置，以进行不同的实验和测试。

rllab 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rlla/rllab