开源项目 `atari-reset` 使用教程

开源项目 atari-reset 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

atari-reset/
├── atari_reset/
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── demos/
│   ├── demo1.py
│   ├── ...
├── graphics/
│   ├── image1.png
│   ├── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── test_atari.py
├── train_atari.py

• atari_reset/: 包含项目的主要代码文件。
• demos/: 包含演示文件。
• graphics/: 包含项目所需的图像文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• test_atari.py: 用于测试的脚本。
• train_atari.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train_atari.py 是项目的启动文件，负责训练 Atari 游戏的学习模型。该文件包含了主要的训练逻辑和参数设置。

# train_atari.py
import ...

def main():
    # 参数设置
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train Atari model")
    parser.add_argument('--env', type=str, default='MontezumaRevenge-v0', help='Environment name')
    parser.add_argument('--demo', type=str, default=None, help='Path to demonstration file')
    parser.add_argument('--num_episodes', type=int, default=100, help='Number of episodes to train')
    args = parser.parse_args()

    # 训练逻辑
    ...

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数在 train_atari.py 中进行配置，例如环境名称、演示文件路径和训练的回合数。

python train_atari.py --env MontezumaRevenge-v0 --demo ./demos/demo1.py --num_episodes 100

以上命令设置了训练的环境为 MontezumaRevenge-v0，使用 ./demos/demo1.py 作为演示文件，并进行 100 个回合的训练。