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🚀 DQN 智能體玩轉 SpaceInvadersNoFrameskip-v4

本項目是一個經過訓練的 DQN 智能體，它使用 stable-baselines3 庫 和 RL Zoo 來玩 SpaceInvadersNoFrameskip-v4 遊戲。RL Zoo 是一個用於 Stable Baselines3 強化學習智能體的訓練框架，包含超參數優化和預訓練智能體。

✨ 主要特性

• 基於 DQN 算法訓練的智能體，可在 SpaceInvadersNoFrameskip-v4 遊戲中表現出色。
• 藉助 stable-baselines3 庫 和 RL Zoo 實現高效訓練和部署。

📦 安裝指南

本項目依賴於 RL Zoo 和 SB3 相關庫，可通過以下鏈接獲取：

• RL Zoo: https://github.com/DLR-RM/rl-baselines3-zoo
• SB3: https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3
• SB3 Contrib: https://github.com/Stable-Baselines-Team/stable-baselines3-contrib

💻 使用示例

基礎用法

如果你想使用 RL Zoo 運行預訓練模型，可以按照以下步驟操作：

# 下載模型並保存到 logs/ 文件夾
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -orga Oleg78 -f logs/
python enjoy.py --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -f logs/

如果你通過 pip 安裝了 RL Zoo3 (pip install rl_zoo3)，可以在任意位置執行以下命令：

python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -orga Oleg78 -f logs/
rl_zoo3 enjoy --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -f logs/

高級用法

以下是使用 RL Zoo 進行模型訓練和上傳的命令：

python train.py --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/
# 上傳模型並生成視頻（如果可能）
python -m rl_zoo3.push_to_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga Oleg78

🔧 技術細節

模型指標

超參數設置

OrderedDict([('batch_size', 32),
             ('buffer_size', 100000),
             ('env_wrapper',
              ['stable_baselines3.common.atari_wrappers.AtariWrapper']),
             ('exploration_final_eps', 0.01),
             ('exploration_fraction', 0.1),
             ('frame_stack', 4),
             ('gradient_steps', 1),
             ('learning_rate', 0.0001),
             ('learning_starts', 100000),
             ('n_timesteps', 500000.0),
             ('optimize_memory_usage', False),
             ('policy', 'CnnPolicy'),
             ('target_update_interval', 1000),
             ('train_freq', 4),
             ('normalize', False)])