MAgent 项目安装与使用教程

MAgent 项目安装与使用教程

MAgent A Platform for Many-Agent Reinforcement Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MAgent

1. 项目的目录结构及介绍

MAgent 项目的目录结构如下：

MAgent/
├── data/
├── doc/
├── examples/
├── python/
│   └── magent/
├── scripts/
├── src/
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── README.md
└── build.sh

目录结构介绍

• data/: 存放项目的数据文件。
• doc/: 存放项目的文档文件。
• examples/: 存放项目的示例代码。
• python/magent/: 存放 Python 相关的代码，包括主要的 MAgent 库。
• scripts/: 存放项目的脚本文件。
• src/: 存放项目的源代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• build.sh: 项目构建脚本。

2. 项目的启动文件介绍

MAgent 项目的启动文件主要位于 examples/ 目录下，以下是几个关键的启动文件：

• train_pursuit.py: 用于训练 pursuit 任务的启动文件。
• train_gather.py: 用于训练 gathering 任务的启动文件。
• train_battle.py: 用于训练 battle 任务的启动文件。
• show_battle_game.py: 用于启动交互式 battle 游戏的启动文件。

启动文件示例

以 train_pursuit.py 为例，启动命令如下：

python examples/train_pursuit.py --train

3. 项目的配置文件介绍

MAgent 项目的配置文件主要通过命令行参数进行配置。以下是一些常见的配置参数：

• --train: 是否进行训练。
• --infer_batch_size: 推理时的批量大小。
• --render: 是否渲染视频文件。

配置文件示例

以下是一个典型的配置示例：

python examples/train_pursuit.py --train --infer_batch_size 32 --render

这个命令将启动 pursuit 任务的训练，并设置推理批量大小为 32，同时渲染视频文件。

---

通过以上步骤，您可以成功安装和使用 MAgent 项目。希望本教程对您有所帮助！

MAgent A Platform for Many-Agent Reinforcement Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MAgent