Q-Transformer 项目使用教程

Q-Transformer 项目使用教程

q-transformerImplementation of Q-Transformer, Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions, out of Google Deepmind项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qt/q-transformer

1. 项目的目录结构及介绍

Q-Transformer 项目的目录结构如下：

q-transformer/
├── LICENSE
├── README.md
├── github
│   └── workflows
│       └── q_transformer.yml
├── q-transformer.png
├── setup.py
└── q_transformer/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    ├── dataset.py
    ├── environment.py
    ├── learner.py
    ├── model.py
    └── utils.py

目录介绍

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• github/workflows/q_transformer.yml: GitHub Actions 的工作流配置文件。
• q-transformer.png: 项目的图标或示意图。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• q_transformer/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • agent.py: 定义智能体（Agent）的逻辑。
  • dataset.py: 定义数据集的处理逻辑。
  • environment.py: 定义环境（Environment）的逻辑。
  • learner.py: 定义学习器（Learner）的逻辑。
  • model.py: 定义模型的逻辑。
  • utils.py: 定义工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 setup.py，它负责项目的安装和依赖管理。以下是 setup.py 的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='q-transformer',
    version='0.1.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        # 依赖列表
        'torch',
        'numpy',
        # 其他依赖
    ],
    entry_points={
        'console_scripts': [
            'q-transformer=q_transformer.main:main',
        ],
    },
)

启动文件介绍

• name: 项目的名称。
• version: 项目的版本号。
• packages: 需要包含的包。
• install_requires: 项目依赖的第三方库。
• entry_points: 定义命令行脚本入口。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 github/workflows/q_transformer.yml，它定义了 GitHub Actions 的工作流。以下是 q_transformer.yml 的基本内容：

name: Q-Transformer CI

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v2

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.8'

    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt

    - name: Run tests
      run: |
        pytest

配置文件介绍

• name: 工作流的名称。
• on: 触发工作流的事件。
• jobs: 定义工作流的任务。
  • build: 构建任务。
    • runs-on: 运行任务的虚拟机环境。
    • steps: 任务的具体步骤。
      • Checkout code: 检出代码。
      • Set up Python: 设置 Python 环境。
      • Install dependencies: 安装依赖。
      • Run tests: 运行测试。

以上是 Q-Transformer 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

q-transformerImplementation of Q-Transformer, Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions, out of Google Deepmind项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qt/q-transformer