PPO-PyTorch 项目使用教程

PPO-PyTorch 项目使用教程

PPO-PyTorchMinimal implementation of clipped objective Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPO-PyTorch

1. 项目的目录结构及介绍

PPO-PyTorch/
├── arguments.py
├── main.py
├── network.py
├── ppo.py
├── README.md
└── requirements.txt

• arguments.py: 用于解析命令行参数。
• main.py: 项目的启动文件，负责初始化环境和PPO模型。
• network.py: 定义神经网络结构。
• ppo.py: 包含PPO算法的实现。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，主要功能如下：

• 解析命令行参数。
• 初始化环境和PPO模型。
• 训练和测试模型。

示例代码：

import argparse
from ppo import PPO
from network import ActorCritic
from arguments import get_args

def main():
    args = get_args()
    env = gym.make(args.env_name)
    model = ActorCritic(env.observation_space.shape[0], env.action_space)
    ppo = PPO(model, args)
    ppo.train(env)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

arguments.py 文件用于解析命令行参数，定义了训练和测试过程中需要的各种参数。

示例代码：

import argparse

def get_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='PPO')
    parser.add_argument('--env-name', type=str, default='CartPole-v1', help='environment name')
    parser.add_argument('--num-steps', type=int, default=2048, help='number of steps')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64, help='batch size')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs')
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=3e-4, help='learning rate')
    args = parser.parse_args()
    return args

这些参数包括环境名称、步数、批次大小、训练轮数和学习率等，可以根据需要进行调整。

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