Transformers-RL 项目使用文档

Transformers-RL 项目使用文档

Transformers-RLAn easy PyTorch implementation of "Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformers-RL

1. 项目的目录结构及介绍

Transformers-RL/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── transformers_rl/
│   ├── __init__.py
│   ├── agent.py
│   ├── config.py
│   ├── environment.py
│   ├── model.py
│   ├── trainer.py
│   └── utils.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_agent.py
    ├── test_environment.py
    └── test_model.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• transformers_rl/: 项目主目录，包含所有核心代码文件。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • agent.py: 定义了强化学习代理的类。
  • config.py: 配置文件，包含项目的各种配置参数。
  • environment.py: 定义了强化学习环境的类。
  • model.py: 定义了Transformer模型的类。
  • trainer.py: 训练脚本，包含训练模型的逻辑。
  • utils.py: 工具函数文件，包含一些辅助函数。
• tests/: 测试目录，包含项目的单元测试文件。
  • __init__.py: 测试模块初始化文件。
  • test_agent.py: 代理类的单元测试。
  • test_environment.py: 环境类的单元测试。
  • test_model.py: 模型类的单元测试。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 trainer.py，它包含了训练Transformer模型的主要逻辑。以下是 trainer.py 的主要功能：

• 初始化环境和代理。
• 加载配置参数。
• 定义训练循环，包括数据收集、模型更新和评估。
• 保存训练好的模型。

使用方法

python transformers_rl/trainer.py

3. 项目的配置文件介绍

配置文件是 config.py，它包含了项目的各种配置参数。以下是 config.py 的主要内容：

# config.py

class Config:
    def __init__(self):
        self.learning_rate = 0.001
        self.batch_size = 32
        self.num_epochs = 100
        self.gamma = 0.99
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.min_epsilon = 0.1
        self.hidden_size = 128
        self.num_layers = 2
        self.num_heads = 8
        self.dropout = 0.1

配置参数介绍

• learning_rate: 学习率，控制模型权重更新的步长。
• batch_size: 批量大小，每次训练使用的样本数量。
• num_epochs: 训练轮数，整个数据集被训练的次数。
• gamma: 折扣因子，用于计算未来奖励的衰减。
• epsilon: 探索率，控制探索和利用的平衡。
• epsilon_decay: 探索率的衰减因子。
• min_epsilon: 最小探索率。
• hidden_size: 隐藏层大小。
• num_layers: Transformer模型的层数。
• num_heads: 多头注意力机制的头数。
• dropout: dropout率，防止过拟合。

通过修改 config.py 中的参数，可以调整模型的训练行为和性能。

Transformers-RLAn easy PyTorch implementation of "Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/Transformers-RL