《MARL Transfer》项目启动与配置教程
2025-04-28 15:07:07作者:段琳惟
1. 项目目录结构及介绍
《MARL Transfer》项目的目录结构如下:
marl_transfer/
├── data/ # 存储数据集
├── doc/ # 项目文档
├── experiments/ # 实验配置和结果
├── marl_transfer/ # 项目核心代码
│ ├── agents/ # 多智能体算法实现
│ ├── common/ # 公共工具和库
│ ├── envs/ # 环境相关实现
│ ├── models/ # 模型实现
│ └── train/ # 训练相关代码
├── requirements.txt # 项目依赖
├── setup.py # 项目设置
└── train.py # 项目启动脚本
data/:存放项目所需的数据集。doc/:存放项目文档,包括本文档。experiments/:包含实验的配置文件和实验结果。marl_transfer/:项目的主要代码库,包含了智能体、环境、模型和训练相关代码。agents/:实现了多种多智能体算法。common/:提供了一些通用的工具和库。envs/:定义了项目使用的环境。models/:包含了项目中的模型实现。train/:包含了训练相关的代码。
requirements.txt:列出了项目依赖的Python库。setup.py:项目的设置文件,用于项目打包和安装。train.py:项目的启动脚本,用于开始训练过程。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是train.py。该文件负责初始化环境、智能体、模型,以及开始训练过程。以下是一些主要的代码片段:
import marl_transfer
from marl_transfer.train import Trainer
def main():
# 初始化环境
env = marl_transfer.envs.VectorEnv(...)
# 初始化智能体
agents = [marl_transfer.agents.DQNAgent(...) for _ in range(num_agents)]
# 初始化训练器
trainer = Trainer(env=env, agents=agents, ...)
# 开始训练
trainer.train()
if __name__ == '__main__':
main()
用户可以通过修改train.py中的参数来调整训练过程。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于experiments/目录下,通常以.json格式存储。这些文件包含了实验的所有配置信息,如环境设置、智能体参数、训练参数等。
配置文件的一个示例结构如下:
{
"env": {
"name": "MarlEnv",
"config": {
"num_agents": 10,
"num_enemies": 5,
"map_size": 20
}
},
"agents": {
"type": "DQN",
"config": {
"learning_rate": 0.01,
"gamma": 0.99
}
},
"train": {
"num_episodes": 1000,
"batch_size": 32
}
}
在train.py中,可以通过读取这些配置文件来设置实验参数,如下所示:
import json
with open('experiments/config.json', 'r') as f:
config = json.load(f)
# 使用config中的参数初始化环境和智能体等
通过这种方式,用户可以轻松地通过修改配置文件来改变实验设置,而无需直接修改代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0129
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 小米Mini R1C MT7620爱快固件下载指南:解锁企业级网络管理功能
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
446
3.35 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥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
65
19
暂无简介
Dart
703
166
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.24 K
683
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
150
51
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
928
82