Spinning Up 开源项目教程
2024-08-21 14:29:40作者:侯霆垣
1. 项目的目录结构及介绍
Spinning Up 项目的目录结构如下:
spinningup/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── spinup/
│ ├── __init__.py
│ ├── algos/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── ppo.py
│ │ ├── vpg.py
│ │ └── ...
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── logx.py
│ │ ├── mpi_tools.py
│ │ └── ...
│ ├── user_config.py
│ └── ...
├── docs/
│ ├── _build/
│ ├── _static/
│ ├── _templates/
│ ├── conf.py
│ ├── index.rst
│ └── ...
└── ...
目录结构介绍
spinningup/: 项目根目录。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目介绍和使用说明。setup.py: 项目安装脚本。spinup/: 主要代码目录。algos/: 包含各种强化学习算法的实现。utils/: 包含各种工具函数和辅助模块。user_config.py: 用户配置文件。
docs/: 项目文档目录。
2. 项目的启动文件介绍
Spinning Up 项目的启动文件主要是 spinup/algos/ 目录下的各个算法实现文件,例如 ppo.py 和 vpg.py。这些文件包含了算法的具体实现和训练启动代码。
启动文件示例
以 ppo.py 为例:
from spinup.utils.run_utils import setup_logger_kwargs
from spinup.algos.pytorch.ppo.ppo import ppo
if __name__ == '__main__':
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--env', type=str, default='CartPole-v0')
parser.add_argument('--hid', type=int, default=64)
parser.add_argument('--l', type=int, default=2)
parser.add_argument('--gamma', type=float, default=0.99)
parser.add_argument('--seed', '-s', type=int, default=0)
parser.add_argument('--cpu', type=int, default=4)
parser.add_argument('--steps', type=int, default=4000)
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=50)
parser.add_argument('--exp_name', type=str, default='ppo')
args = parser.parse_args()
logger_kwargs = setup_logger_kwargs(args.exp_name, args.seed)
ppo(env_fn=lambda: gym.make(args.env), actor_critic=MLPActorCritic,
ac_kwargs=dict(hidden_sizes=[args.hid]*args.l), gamma=args.gamma,
seed=args.seed, steps_per_epoch=args.steps, epochs=args.epochs,
logger_kwargs=logger_kwargs)
启动文件介绍
ppo.py: 实现了 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法。vpg.py: 实现了 Vanilla Policy Gradient (VPG) 算法。- 其他文件:实现了其他各种强化学习算法。
3. 项目的配置文件介绍
Spinning Up 项目的配置文件主要是 spinup/user_config.py。这个文件包含了用户自定义的配置选项,例如日志路径、模型保存路径等。
配置文件示例
import os
# 日志和模型保存路径
DEFAULT_DATA_DIR = os.path.join(os.getcwd(), 'data')
# 是否使用 MPI 进行并行计算
USE_MPI = False
# 其他配置选项
...
配置文件介绍
DEFAULT_DATA_DIR: 指定日志和模型保存的默认
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
14
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
659
4.26 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
894
Ascend Extension for PyTorch
Python
503
609
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
391
286
暂无简介
Dart
905
218
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
939
862
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.33 K
108