开源项目 `imitation` 使用教程

开源项目 imitation 使用教程

imitationClean PyTorch implementations of imitation and reward learning algorithms项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imitation

1. 项目的目录结构及介绍

imitation/
├── README.md
├── setup.py
├── imitation/
│   ├── __init__.py
│   ├── algorithms/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── bc.py
│   │   ├── dagger.py
│   │   └── ...
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── datasets.py
│   │   └── ...
│   ├── policies/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py
│   │   ├── ...
│   ├── scripts/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── train.py
│   │   ├── evaluate.py
│   │   └── ...
│   ├── tests/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── test_bc.py
│   │   ├── test_dagger.py
│   │   └── ...
│   └── ...
└── ...

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。
• imitation/: 项目主目录。
  • algorithms/: 包含各种模仿学习算法的实现。
  • data/: 数据处理相关模块。
  • policies/: 策略相关模块。
  • scripts/: 包含训练和评估脚本。
  • tests/: 单元测试模块。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 imitation/scripts/ 目录下：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型的脚本。

使用示例

python imitation/scripts/train.py --config config.yaml
python imitation/scripts/evaluate.py --model_path path/to/model

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是一个 YAML 文件，用于指定训练和评估的参数。示例配置文件 config.yaml 可能包含以下内容：

train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  dataset_path: "path/to/dataset"

model:
  type: "bc"
  hidden_layers: [128, 128]

配置文件参数说明

• train: 训练参数
  • batch_size: 批大小
  • epochs: 训练轮数
  • learning_rate: 学习率
• data: 数据路径
  • dataset_path: 数据集路径
• model: 模型参数
  • type: 模型类型（如 bc 表示行为克隆）
  • hidden_layers: 隐藏层大小

通过以上配置文件，可以灵活地调整训练和评估的参数。

imitationClean PyTorch implementations of imitation and reward learning algorithms项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imitation