FQF-IQN-QR-DQN PyTorch 项目使用教程

FQF-IQN-QR-DQN PyTorch 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

fqf-iqn-qrdqn.pytorch/
├── config/
│   └── fqf_iqn_qrdqn.yaml
├── data/
│   ├── model/
│   └── plots/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train_fqf.py
├── train_iqn.py
└── train_qrdqn.py

• config/: 包含项目的配置文件 fqf_iqn_qrdqn.yaml。
• data/: 用于存储模型和绘图数据的目录。
  • model/: 存储训练好的模型文件。
  • plots/: 存储生成的绘图文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• train_fqf.py: 用于训练 FQF 代理的启动文件。
• train_iqn.py: 用于训练 IQN 代理的启动文件。
• train_qrdqn.py: 用于训练 QR-DQN 代理的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train_fqf.py

该文件用于训练 Fully Parameterized Quantile Function (FQF) 代理。可以通过以下命令运行：

python train_fqf.py --cuda --env_id PongNoFrameskip-v4 --seed 0 --config config/fqf.yaml

train_iqn.py

该文件用于训练 Implicit Quantile Networks (IQN) 代理。可以通过以下命令运行：

python train_iqn.py --cuda --env_id PongNoFrameskip-v4 --seed 0 --config config/fqf.yaml

train_qrdqn.py

该文件用于训练 Quantile Regression DQN (QR-DQN) 代理。可以通过以下命令运行：

python train_qrdqn.py --cuda --env_id PongNoFrameskip-v4 --seed 0 --config config/fqf.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config/fqf_iqn_qrdqn.yaml

该配置文件包含了训练过程中所需的各种参数，如环境ID、随机种子、是否使用CUDA等。以下是一个示例配置：

env_id: PongNoFrameskip-v4
seed: 0
cuda: true
# 其他参数...

通过修改这些参数，可以调整训练过程中的各种设置，以适应不同的环境和需求。

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以上是 FQF-IQN-QR-DQN PyTorch 项目的使用教程，希望对您有所帮助。如果有任何问题，请随时参考项目的 GitHub 页面或联系项目维护者。