PyTorch DQN 项目使用教程

PyTorch DQN 项目使用教程

pytorch-dqnDeep Q-Learning Network in pytorch (not actively maintained)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-dqn

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-dqn/
├── agents/
│   ├── __init__.py
│   ├── dqn_agent.py
│   └── replay_buffer.py
├── configs/
│   ├── __init__.py
│   └── config.py
├── envs/
│   ├── __init__.py
│   └── cartpole_env.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── dqn_model.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── logger.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• agents/: 包含DQN算法的代理类和经验回放缓冲区。
  • dqn_agent.py: DQN代理类，负责训练和决策。
  • replay_buffer.py: 经验回放缓冲区，用于存储和采样经验。
• configs/: 包含项目的配置文件。
  • config.py: 配置文件，定义了各种参数。
• envs/: 包含环境类。
  • cartpole_env.py: CartPole环境类，用于模拟环境。
• models/: 包含神经网络模型。
  • dqn_model.py: DQN神经网络模型。
• utils/: 包含工具类和函数。
  • logger.py: 日志记录工具。
• main.py: 项目的主启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化环境、代理和训练过程。以下是主要代码片段：

import argparse
from configs.config import Config
from envs.cartpole_env import CartPoleEnv
from agents.dqn_agent import DQNAgent

def main(args):
    config = Config()
    env = CartPoleEnv()
    agent = DQNAgent(config, env)
    
    agent.train()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="PyTorch DQN")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/config.py", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

主要功能

• 解析命令行参数。
• 加载配置文件。
• 初始化环境和代理。
• 调用代理的训练方法进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.py

configs/config.py 是项目的配置文件，定义了训练过程中的各种参数。以下是主要配置项：

class Config:
    def __init__(self):
        self.learning_rate = 0.001
        self.gamma = 0.99
        self.batch_size = 32
        self.epsilon_start = 1.0
        self.epsilon_end = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.memory_size = 10000
        self.num_episodes = 500

主要配置项

• learning_rate: 学习率。
• gamma: 折扣因子。
• batch_size: 批量大小。
• epsilon_start: 初始探索率。
• epsilon_end: 最终探索率。
• epsilon_decay: 探索率衰减因子。
• memory_size: 经验回放缓冲区大小。
• num_episodes: 训练回合数。

以上是 PyTorch DQN 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望对您有所帮助！

pytorch-dqnDeep Q-Learning Network in pytorch (not actively maintained)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-dqn