pg_travel 项目使用教程

1. 项目介绍

pg_travel 是一个基于 PyTorch 实现的政策梯度（Policy Gradient, PG）算法的开源项目。该项目包含了多种典型的政策梯度算法实现，如 Vanilla Policy Gradient、Truncated Natural Policy Gradient、Trust Region Policy Optimization 和 Proximal Policy Optimization。这些算法主要用于强化学习中的策略优化任务。

项目的主要特点包括：

• 使用 PyTorch 框架实现，支持多种政策梯度算法。
• 提供了针对不同环境的训练和测试脚本。
• 支持 Tensorboard 进行训练过程的可视化。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Python 和 PyTorch。然后，克隆项目并安装所需的依赖包：

git clone https://github.com/reinforcement-learning-kr/pg_travel.git
cd pg_travel
pip install -r requirements.txt

2.2 训练模型

以下是一个简单的训练示例，使用 PPO 算法在 Hopper-v2 环境中进行训练：

python main.py --algorithm PPO --env Hopper-v2

2.3 测试模型

训练完成后，可以使用以下命令测试预训练模型：

python test_algo.py --load_model ckpt_736.pth.tar --iter 5

3. 应用案例和最佳实践

3.1 使用 Mujoco 环境

pg_travel 支持 Mujoco 环境，可以用于训练复杂的机器人控制任务。以下是一个在 HalfCheetah-v2 环境中使用 TRPO 算法进行训练的示例：

python main.py --algorithm TRPO --env HalfCheetah-v2 --render

3.2 使用 Unity ml-agents 环境

项目还支持 Unity ml-agents 环境，可以用于训练多智能体系统。以下是一个在 Plane 环境中使用 PPO 算法进行训练的示例：

python main.py --train

4. 典型生态项目

4.1 Mujoco-py

mujoco-py 是一个用于与 Mujoco 物理引擎交互的 Python 库，pg_travel 项目中使用了该库来支持 Mujoco 环境的训练和测试。

4.2 Unity ml-agents

Unity ml-agents 是一个由 Unity 提供的机器学习代理库，支持在 Unity 环境中进行强化学习训练。pg_travel 项目中使用了该库来支持 Unity 环境的训练和测试。

通过这些生态项目的支持，pg_travel 可以应用于多种复杂的强化学习任务中。