MO-Gymnasium 开源项目教程
2024-08-17 23:52:05作者:谭伦延
1. 项目目录结构及介绍
MO-Gymnasium 是一个专为多目标强化学习(MORL)设计的开源库,它基于Gymnasium环境接口进行了扩展以支持向量化的奖励。以下是该GitHub仓库的大致目录结构及其内容简介:
MO-Gymnasium/
│
├── README.md - 项目概述和快速入门指南。
├── LICENSE - 许可证文件,遵循MIT协议。
├── src - 核心源代码目录
│ ├── mo_gymnasium - 主要包,包括环境实现和API。
│ ├── envs - 各种预设的多目标环境子目录。
│ ├── wrappers - 环境封装器,如用于奖励标量化等功能。
│ └── ... - 其他核心组件和工具。
├── examples - 示例和教程代码,通常包含Colab笔记本链接。
├── docs - 文档和API说明,可能指向在线文档网站或本地HTML文件。
├── tests - 单元测试和集成测试代码。
├── setup.py - 项目安装脚本。
└── requirements.txt - 必需的Python依赖列表。
注: src/mo_gymnasium 目录是核心部分,包含了创建和操作多目标环境的关键类和函数。
2. 项目的启动文件介绍
在MO-Gymnasium中,没有明确标记为“启动文件”的单个入口点,但通常开发者和研究者会从创建一个环境实例开始他们的工作。这意味着,使用这个库时,用户的主程序或脚本可以视为“启动文件”。下面是如何通过Python脚本“启动”使用MO-Gymnasium的基本示例:
import gymnasium as gym
import mo_gymnasium as mo_gym
import numpy as np
# 初始化环境,例如'minecart-v0'是一个假定的多目标版本的Minecart环境
env = mo_gym.make('minecart-v0')
obs = env.reset()
这段代码作为用户程序的一部分,就是与MO-Gymnasium交互的起点。
3. 项目的配置文件介绍
MO-Gymnasium本身并没有提供传统的配置文件(如.ini或.yaml),配置主要是通过函数调用来完成的,比如在创建环境时通过参数传递或者使用环境包装器(wrappers)来调整设置。特定环境的行为可以通过调用环境方法或利用环境初始化参数进行定制。例如,若想对奖励函数进行线性标量化,你可以这样做:
env = mo_gym.LinearReward(env, weight=np.array([0.8, 0.2]))
这种配置方式体现了一种即时配置的思想,而不是依赖于独立的配置文件。对于复杂的设置或实验管理,用户可能需要在自己的项目中实施额外的配置文件管理系统,不过这超出了MO-Gymnasium库本身的范畴。
登录后查看全文
热门项目推荐
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- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
246
2.42 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
293
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
353
1.67 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
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
406
暂无简介
Dart
541
118
🎉 (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
1.01 K
591
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
124
101
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++
593
119