DeepRL__tutorial

강화학습 기초부터 DQN까지 실습을 위한 메뉴얼입니다.

Requirements

pip3 install -r requirements.txt

설치 상태확인

패키지 설치 후 source_code 디렉토리에 있는 cartpole_dqn.py 실행시키시고 Openai gym cartpole이 렌더링되면 됩니다.

cd source_code/cartpole_dqn
python cartpole_dqn.py

아래 만약 cartpole_dqn.py가 성공적으로 실행되셨으면 아래 설치가이드는 생략하셔도 됩니다!

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운영체제별 설치 가이드

※cartpole_dqn.py 실행 성공하셨으면 이 부분은 생략해주세요.※

다음 세가지의 설치 환경을 설명합니다.

해당 링크를 누르면 환경 설치에 대한 상세 가이드를 보실 수 있습니다.

• 윈도우 [link]
• 리눅스(우분투) [link]
• 맥(osx) [link]

윈도우는 Openai에서 공식적인 설치 가이드를 제공하고 있지 않습니다.

그래서 Openai gym 버전에 따라 설치가 안될 수 있습니다. 그리고 다른 환경과 달리 설치방법이 다소 까다롭습니다.

현재 윈도우 환경 설치는 다음 링크를 참조하여 작성하였습니다. [link : openai gym window support issue]

Tutorial Code

튜토리얼에서 사용되는 코드는 [source_code] 폴더에 있습니다.

IDE(interface Development environment)

공통적으로 파이참(pycharm)[link]을 IDE로 사용하고 있습니다.

파이썬 패키지 관리자(package manager)

• 윈도우는 파이썬 패키지 관리자로 Anaconda를 사용합니다.
• 리눅스(우분투)와 맥(osx)는 pip를 사용합니다.