游戏理论深度强化学习项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── main.py
└── config.yaml

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 存储训练和测试数据。
• models/: 存储训练好的模型。
• utils/: 包含辅助函数和工具类。
• main.py: 项目的主启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化环境、加载配置、训练模型等核心功能。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import yaml
from utils.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Game Theoretic Deep Reinforcement Learning")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    with open(args.config, 'r') as file:
        config = yaml.safe_load(file)

    trainer = Trainer(config)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 解析命令行参数。
• yaml: 加载配置文件。
• Trainer: 训练器类，负责模型的训练和评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含训练参数、模型参数、环境设置等。以下是 config.yaml 的部分内容示例：

train:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

model:
  hidden_size: 256
  num_layers: 2

environment:
  name: "CartPole-v1"
  max_steps: 500

• train: 训练相关的参数，如训练轮数、批次大小和学习率。
• model: 模型相关的参数，如隐藏层大小和层数。
• environment: 环境相关的参数，如环境名称和最大步数。

通过配置文件，用户可以灵活地调整训练和模型的参数，以适应不同的需求和环境。