文件名称：protoGAIL:可解释的生成对抗式模仿学习
文件大小：1.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 22:32:14
Python
使用PyTorch生成对抗式模仿学习 该存储库用于使用PyTorch的生成对抗模拟学习（GAIL）的简单实现。 该实现基于原始的GAIL论文（）和我的Reinforcement Learning Collection存储库（）。 在此存储库中，诸如CartPole-v0 ， Pendulum-v0和BipedalWalker-v3类的环境。 您需要先安装它们，然后才能运行此存储库。 安装依赖项 安装Python 3。 将Python软件包安装在requirements.txt 。 如果将虚拟环境用于Python软件包管理，则可以使用以下bash命令安装所需的所有python软件包： $ pip install -r requirements.txt 安装其他软件包以运行OpenAI Gym环境。 这些取决于您机器的开发设置。 安装PyTorch。 PyTorch的版本应大于或等于
【文件预览】：
protoGAIL-main
----models()
--------protoGAIL.py(11KB)
--------nets.py(3KB)
--------receptive_field.py(6KB)
--------dqn.py(1KB)
--------visual_nets.py(7KB)
--------rainbow_utils.py(1KB)
--------gail.py(10KB)
----atari_wrappers.py(7KB)
----receptive_field.py(6KB)
----expert.pt(1.43MB)
----train.py(2KB)
----assets()
--------img()
----train2.py(365B)
----prototrain.py(1KB)
----requirements.txt(28B)
----.gitignore(2KB)
----README.md(2KB)
----experts()
--------CartPole-v1()
--------Pendulum-v0()
--------BipedalWalker-v3()
----utils()
--------funcs.py(2KB)
----config.json(1KB)