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-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0193- 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
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
awesome-zig一个关于 Zig 优秀库及资源的协作列表。Makefile00
热门内容推荐
最新内容推荐
pi-mono自定义工具开发实战指南:从入门到精通3个实时风控价值:Flink CDC+ClickHouse在金融反欺诈的实时监测指南Docling 实用指南:从核心功能到配置实践自动化票务处理系统在高并发抢票场景中的技术实现:从手动抢购痛点到智能化解决方案OpenCore Legacy Patcher显卡驱动适配指南:让老Mac焕发新生7个维度掌握Avalonia:跨平台UI框架从入门到架构师Warp框架安装部署解决方案:从环境诊断到容器化实战指南突破移动瓶颈:kkFileView的5层适配架构与全场景实战指南革新智能交互:xiaozhi-esp32如何实现百元级AI对话机器人如何打造专属AI服务器?本地部署大模型的全流程实战指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
12
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
601
4.04 K
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
441
531
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
170
🎉 (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
1.46 K
825
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++
922
770
暂无简介
Dart
847
204
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
321
375
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
174
249