【源码】基于Python和PyTorch的DQNPong

项目简介

本项目运用深度Q学习（Deep Q-Learning）的强化学习模型，用于在Pong游戏中进行决策。项目里的DQN模型通过从环境中学习并预测每个可能动作的价值（Q值），进而选择最佳动作。

项目的主要特性和功能

1. DQN模型：包含卷积神经网络（CNN）处理输入图像，全连接网络计算每个动作的Q值。
2. 经验回放：利用经验回放技术，使用过去的经验数据训练，提升稳定性和效率。
3. 目标网络：借助目标网络稳定训练过程，将网络参数复制到目标网络并定期同步，减少训练振荡。
4. 环境包装器：采用多个环境包装器，如FireResetEnv、MaxAndSkipEnv、ProcessFrame84、BufferWrapper、ImageToPyTorch和ScaledFloatFrame，修改环境行为和观察结果，适配DQN模型需求。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Python 3.8.3及以上版本。
• 安装PyTorch 1.7.0及以上版本。
• 安装tensorboard 2.4.0及以上版本。
• 安装gym 0.17.3及以上版本。
• 安装atari-py 0.2.6。

2. 数据准备

下载本项目源码文件。

3. 运行测试

运行test.py测试模型性能。

4. 训练模型

运行train.py训练模型。

5. 查看结果

• 查看report.pdf获取实验报告。
• 查看video.mp4查看游戏测试视频。

6. 调试与修改

• 根据需要修改train.py中的超参数设置，如学习率、回放缓冲区大小等。
• 根据train.py中的日志记录，观察训练过程中的平均奖励、损失函数等，评估模型性能。

7. 注意事项

• 环境中使用的GPU信息可能需调整，以适应不同硬件设置。
• 在Windows和Ubuntu系统中，环境设置和依赖安装可能存在差异。

8. 项目扩展

• 尝试在其他Atari游戏上使用相同的模型架构和训练策略。
• 探索不同的网络架构和训练策略，优化模型性能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】