pymarl框架解读
时间: 2023-11-05 11:05:10 浏览: 114
PyMARL是一个使用PyTorch编写的深度多智能体强化学习框架,它包含了多种算法的实现。该框架使用SMAC作为运行环境,并且所有的配置文件都存储在`src/config`文件夹中。`src/main.py`是运行实验的主要脚本。你可以通过修改`--config`参数来选择使用的算法,通过修改`--env-config`参数来选择使用的地图。
如果你想保存和加载学习的模型,你可以将学习的模型保存到磁盘中,并通过`save_model`和`save_model_interval`参数来调节保存的频率。当你想加载之前学习的模型时,可以使用`checkpoint_path`参数,并指定要加载的模型路径。
此外,PyMARL的文档和支持可以在StarCraft II replays的文档中找到。你可以观看这些回放并获取更多帮助。
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pymarl代码讲解
PyMARL是一个用于深度多智能体强化学习的框架,它使用PyTorch编写,并使用StarCraft II和SMAC作为测试环境。该框架实现了多种算法,包括QMIX、VDN、COMA、QTRAN等。下面是一些关于PyMARL的代码讲解:
1. 算法实现:PyMARL实现了多种算法,每个算法都有自己的实现代码。例如,QMIX算法的实现代码在`pymarl/agents/qmix`目录下,VDN算法的实现代码在`pymarl/agents/vdn`目录下。
2. 环境接口:PyMARL使用SMAC作为测试环境,因此它提供了与SMAC交互的接口。这些接口定义在`pymarl/envs`目录下,包括`smac_env.py`和`starcraft2_env.py`等文件。
3. 训练流程:PyMARL的训练流程定义在`pymarl/main.py`文件中。该文件包括了训练过程中的各种参数设置、模型初始化、训练循环等。
4. 神经网络模型:PyMARL使用PyTorch实现神经网络模型。这些模型定义在`pymarl/networks`目录下,包括`qmix_network.py`、`vdn_network.py`等文件。
5. 配置文件:PyMARL使用配置文件来设置各种参数。这些配置文件定义在`pymarl/config`目录下,包括`qmix.yaml`、`vdn.yaml`等文件。
怎么查看pymarl版本
你可以使用以下命令来查看pymarl的版本:
```python
import pymarl
print(pymarl.__version__)
```
如果你还没有安装pymarl,可以使用以下命令来安装:
```shell
pip install -r requirements.txt
```
请注意,你需要在pymarl所在的路径下运行以上命令。