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## 0. 写在前面
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本项目用于学习RL基础算法，主要面向对象为RL初学者、需要结合RL的非专业学习者，尽量做到: **注释详细**，**结构清晰**。
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注意本项目为实战内容，建议首先掌握相关算法的一些理论基础，再来享用本项目，理论教程参考本人参与编写的[蘑菇书](https://github.com/datawhalechina/easy-rl)。
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未来开发计划包括但不限于：多智能体算法、强化学习Python包以及强化学习图形化编程平台等等。
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## 1. 项目说明
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项目内容主要包含以下几个部分：
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* [Jupyter Notebook](./notebooks/)：使用Notebook写的算法，有比较详细的实战引导，推荐新手食用
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* [codes](./codes/)：这些是基于Python脚本写的算法，风格比较接近实际项目的写法，推荐有一定代码基础的人阅读，下面会说明其具体的一些架构
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* [附件](./assets/)：目前包含强化学习各算法的中文伪代码
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[codes](./assets/)结构主要分为以下几个脚本：
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* ```[algorithm_name].py```：即保存算法的脚本，例如```dqn.py```，每种算法都会有一定的基础模块，例如```Replay Buffer```、```MLP```(多层感知机)等等；
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* ```task.py```: 即保存任务的脚本，基本包括基于```argparse```模块的参数，训练以及测试函数等等，其中训练函数即```train```遵循伪代码而设计，想读懂代码可从该函数入手；
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* ```utils.py```：该脚本用于保存诸如存储结果以及画图的软件，在实际项目或研究中，推荐大家使用```Tensorboard```来保存结果，然后使用诸如```matplotlib```以及```seabron```来进一步画图。
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## 2. 算法列表
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注：点击对应的名称会跳到[codes](./codes/)下对应的算法中，其他版本还请读者自行翻阅
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| 算法名称 | 参考文献 | 作者 | 备注 |
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| :-------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | :--: |
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| [Policy Gradient](codes/PolicyGradient) | [Policy Gradient paper](https://proceedings.neurips.cc/paper/1999/file/464d828b85b0bed98e80ade0a5c43b0f-Paper.pdf) | [johnjim0816](https://github.com/johnjim0816) | |
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| [Monte Carlo](codes/MonteCarlo) | | [johnjim0816](https://github.com/johnjim0816) | |
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| [DQN](codes/DQN) | | [johnjim0816](https://github.com/johnjim0816) | |
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| DQN-CNN | | | 待更 |
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| [PER_DQN](codes/PER_DQN) | [PER DQN Paper](https://arxiv.org/abs/1511.05952) | [wangzhongren](https://github.com/wangzhongren-code) | |
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| [DoubleDQN](codes/DoubleDQN) | [Double DQN Paper](https://arxiv.org/abs/1509.06461) | [johnjim0816](https://github.com/johnjim0816) | |
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| [SoftQ](codes/SoftQ) | [Soft Q-learning paper](https://arxiv.org/abs/1702.08165) | [johnjim0816](https://github.com/johnjim0816) | |
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| [SAC](codes/SAC) | [SAC paper](https://arxiv.org/pdf/1812.05905.pdf) | | |
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| [SAC-Discrete](codes/SAC) | [SAC-Discrete paper](https://arxiv.org/pdf/1910.07207.pdf) | | |
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| SAC-S | [SAC-S paper](https://arxiv.org/abs/1801.01290) | | |
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| DSAC | [DSAC paper](https://paperswithcode.com/paper/addressing-value-estimation-errors-in) | | 待更 |
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## 3. 算法环境
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算法环境说明请跳转[env](./codes/envs/README.md)
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## 4. 运行环境
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主要依赖：Python 3.7、PyTorch 1.10.0、Gym 0.25.2。
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### 4.1. 创建Conda环境
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```bash
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conda create -n easyrl python=3.7
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conda activate easyrl # 激活环境
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```
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### 4.2. 安装Torch
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安装CPU版本：
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```bash
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conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch
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```
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安装CUDA版本：
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```bash
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conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
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```
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如果安装Torch需要镜像加速的话，点击[清华镜像链接](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/)，选择对应的操作系统，如```win-64```，然后复制链接，执行：
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```bash
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conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
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```
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也可以使用PiP镜像安装（仅限CUDA版本）：
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```bash
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pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
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```
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### 4.3. 检验CUDA版本Torch安装
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CPU版本Torch请忽略此步，执行如下Python脚本，如果返回True说明CUDA版本安装成功:
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```python
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import torch
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print(torch.cuda.is_available())
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```
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### 4.4. 安装Gym
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```bash
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pip install gym==0.25.2
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```
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如需安装Atari环境，则需另外安装
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```bash
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pip install gym[atari,accept-rom-license]==0.25.2
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```
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### 4.5. 安装其他依赖
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项目根目录下执行：
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 6.使用说明
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对于[codes](./codes/)，`cd`到对应的算法目录下，例如`DQN`：
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```bash
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python task_0.py
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```
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或者加载配置文件：
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```bash
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python task0.py --yaml configs/CartPole-v1_DQN_Train.yaml
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```
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对于[Jupyter Notebook](./notebooks/)：
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* 直接运行对应的ipynb文件就行
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## 6. 友情说明
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推荐使用VS Code做项目，入门可参考[VSCode上手指南](https://blog.csdn.net/JohnJim0/article/details/126366454) |