开源项目 `hands-on-rl` 使用教程

开源项目 hands-on-rl 使用教程

hands-on-rl Free course that takes you from zero to Reinforcement Learning PRO 🦸🏻‍🦸🏽 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/han/hands-on-rl

1. 项目的目录结构及介绍

hands-on-rl/
├── 01_taxi/
├── 02_mountain_car/
├── 03_cart_pole/
├── 04_lunar_lander/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md

• 01_taxi/: 包含与出租车问题相关的代码和资源。
• 02_mountain_car/: 包含与山地车问题相关的代码和资源。
• 03_cart_pole/: 包含与倒立摆问题相关的代码和资源。
• 04_lunar_lander/: 包含与月球着陆器问题相关的代码和资源。
• .gitignore: 指定Git应忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

每个问题目录（如 01_taxi/）中通常包含一个主要的启动文件，例如 main.py 或 run.py。这些文件用于启动和运行相应的强化学习实验。

例如，在 01_taxi/ 目录中，可能会有一个 main.py 文件，其内容如下：

import gym
from taxi_agent import TaxiAgent

def main():
    env = gym.make('Taxi-v3')
    agent = TaxiAgent()
    
    for episode in range(1000):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = agent.choose_action(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            agent.learn(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目中可能没有显式的配置文件，但可以通过代码中的参数设置来进行配置。例如，在 main.py 中，可以通过修改 episode 的数量来调整训练的轮次。

for episode in range(1000):  # 可以通过修改这里的数字来调整训练轮次

此外，如果项目中使用了配置文件（如 config.py 或 settings.py），通常会在启动文件中导入并使用这些配置。

例如：

from config import EPISODES, LEARNING_RATE

for episode in range(EPISODES):
    # 训练代码

通过这种方式，可以灵活地调整项目的运行参数。

hands-on-rl Free course that takes you from zero to Reinforcement Learning PRO 🦸🏻‍🦸🏽 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/han/hands-on-rl