ElegantRL 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

ElegantRL 项目的目录结构如下：

elegantrl/
├── agents/
│   ├── AgentXXX.py
│   └── ...
├── envs/
│   ├── XxxEnv.py
│   └── ...
├── train/
│   ├── demo.py
│   └── ...
├── config.py
├── run.py
├── worker.py
├── learner.py
├── evaluator.py
├── replay_buffer.py
├── elegantrl_helloworld/
│   ├── config.py
│   ├── agent.py
│   ├── net.py
│   ├── run.py
│   ├── env.py
│   └── ...
├── examples/
│   ├── quickstart_Pendulum_v1.ipynb
│   └── ...
├── unit_tests/
│   ├── test_training_agents.py
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• elegantrl/: 主文件夹，包含项目的核心代码。
  • agents/: 包含各种深度强化学习（DRL）算法的实现文件，如 AgentXXX.py。
  • envs/: 包含各种环境的实现文件，如 XxxEnv.py。
  • train/: 包含训练程序的实现文件，如 demo.py。
  • config.py: 配置文件，包含超参数设置。
  • run.py: 训练循环文件。
  • worker.py: 工作类文件，负责探索环境并将数据保存到回放缓冲区。
  • learner.py: 学习类文件，负责使用回放缓冲区中的数据更新网络。
  • evaluator.py: 评估类文件，负责评估策略网络的累积奖励。
  • replay_buffer.py: 回放缓冲区类文件，负责保存训练数据。
  • elegantrl_helloworld/: 教程版本，包含入门教程的代码。
    • config.py: 配置文件。
    • agent.py: DRL 算法实现。
    • net.py: 网络架构实现。
    • run.py: 训练循环文件。
    • env.py: 环境实现文件。
  • examples/: 包含可直接运行的示例代码，如 quickstart_Pendulum_v1.ipynb。
  • unit_tests/: 包含测试文件，如 test_training_agents.py。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.py，它负责启动训练循环。run.py 文件的主要功能包括：

• 初始化环境和代理。
• 调用 worker.py 中的 Worker 类进行环境探索。
• 调用 learner.py 中的 Learner 类进行网络更新。
• 调用 evaluator.py 中的 Evaluator 类进行策略评估。

通过运行 run.py 文件，可以启动整个训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，它包含了训练过程中所需的各种超参数设置。config.py 文件的主要内容包括：

• 超参数设置: 如学习率、折扣因子、批量大小等。
• 环境配置: 如环境名称、动作空间、状态空间等。
• 网络配置: 如网络层数、隐藏层大小等。

通过修改 config.py 文件中的参数，可以调整训练过程的行为和性能。

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以上是 ElegantRL 项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 ElegantRL 项目。