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PaddlePaddle
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f6472390
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6月 25, 2018
作者:
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Showing
2 changed file
with
59 addition
and
5 deletion
+59
-5
fluid/DeepQNetwork/README.md
fluid/DeepQNetwork/README.md
+2
-5
fluid/DeepQNetwork/README_English.md
fluid/DeepQNetwork/README_English.md
+57
-0
未找到文件。
fluid/DeepQNetwork/README.md
浏览文件 @
f6472390
...
@@ -19,15 +19,12 @@
...
@@ -19,15 +19,12 @@
+
gym
+
gym
+
tqdm
+
tqdm
+
opencv-python
+
opencv-python
+
paddlepaddle-gpu
=
=0.12.0
+
paddlepaddle-gpu
>
=0.12.0
+
ale_python_interface
+
ale_python_interface
+
下载依赖:
+
下载依赖:
+
安装PaddlePaddle
+
安装PaddlePaddle
使用官方提供的PaddlePaddle编译环境和源码,通过源码编译安装
建议通过PaddlePaddle源码进行编译安装
1.
下载源码:git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
2.
获取编译环境docker:docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev
3.
在该环境中编译PaddlePaddle源码,并安装python包
+
下载其它依赖
+
下载其它依赖
```
```
pip install -r requirement.txt
pip install -r requirement.txt
...
...
fluid/DeepQNetwork/README_English.md
0 → 100644
浏览文件 @
f6472390
# Reproduce DQN, DoubleDQN, DuelingDQN model with fluid version of PaddlePaddle
+
DQN in:
[
Human-level Control Through Deep Reinforcement Learning
](
http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html
)
+
DoubleDQN in:
[
Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning
](
https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/viewPaper/12389
)
+
DuelingDQN in:
[
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
](
http://proceedings.mlr.press/v48/wangf16.html
)
# Atari benchmark & performance
## [Atari games introduction](https://gym.openai.com/envs/#atari)
+
Pong game result
![
DQN result
](
assets/dqn.png
)
# How to use
+
Dependencies:
+
python2.7
+
gym
+
tqdm
+
opencv-python
+
paddlepaddle-gpu>=0.12.0
+
ale_python_interface
+
Install Dependencies:
+
Install PaddlePaddle
Recommended to compile and install PaddlePaddle from source code
+
Install other dependencies:
```
pip install -r requirement.txt
pip install gym[atari]
```
Install ale_python_interface, can reference:https://github.com/mgbellemare/Arcade-Learning-Environment
+
Start Training:
```
# To train a model for Pong game with gpu (use DQN model as default)
python train.py --rom ./rom_files/pong.bin --use_cuda
# To train a model for Pong with DoubleDQN
python train.py --rom ./rom_files/pong.bin --use_cuda --alg DoubleDQN
# To train a model for Pong with DuelingDQN
python train.py --rom ./rom_files/pong.bin --use_cuda --alg DuelingDQN
```
To train more games, can install more rom files from [here](https://github.com/openai/atari-py/tree/master/atari_py/atari_roms)
+
Start Testing:
```
# Play the game with saved best model and calculate the average rewards
python play.py --rom ./rom_files/pong.bin --use_cuda --model_path ./saved_model/DQN-pong
# Play the game with visualization
python play.py --rom ./rom_files/pong.bin --use_cuda --model_path ./saved_model/DQN-pong --viz 0.01
```
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