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🚀 DQN 智能体玩转 SpaceInvadersNoFrameskip-v4

本项目是一个经过训练的 DQN 智能体，它使用 stable-baselines3 库 和 RL Zoo 来玩 SpaceInvadersNoFrameskip-v4 游戏。RL Zoo 是一个用于 Stable Baselines3 强化学习智能体的训练框架，包含超参数优化和预训练智能体。

✨ 主要特性

• 基于 DQN 算法训练的智能体，可在 SpaceInvadersNoFrameskip-v4 游戏中表现出色。
• 借助 stable-baselines3 库 和 RL Zoo 实现高效训练和部署。

📦 安装指南

本项目依赖于 RL Zoo 和 SB3 相关库，可通过以下链接获取：

• 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

基础用法

如果你想使用 RL Zoo 运行预训练模型，可以按照以下步骤操作：

# 下载模型并保存到 logs/ 文件夹
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/

如果你通过 pip 安装了 RL Zoo3 (pip install rl_zoo3)，可以在任意位置执行以下命令：

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/

高级用法

以下是使用 RL Zoo 进行模型训练和上传的命令：

python train.py --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/
# 上传模型并生成视频（如果可能）
python -m rl_zoo3.push_to_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga Oleg78

🔧 技术细节

模型指标

超参数设置

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)])