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PCC-RL:PCC的强化学习资源
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2021-05-07
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PCC-RL 增强针对性能导向的拥塞控制项目的学习资源。 概述 此仓库包含训练PCC项目中使用的强化学习模型所需的体育馆环境,以及在github.com/PCCProject/PCC-Uspace上的PCC UDT代码库中运行RL模型所需的Python模块。 训练 仅运行培训,请转到./src/gym/,为stable_solve.py安装所有缺少的要求,然后运行该脚本。 默认情况下,这应该复制ICML 2019的《关于互联网拥塞控制的强化学习观点》中介绍的模型。 测试模型 要测试现实世界中的模型(即,将实际的数据包发送到Linux内核并发送到真实的或仿真的网络中),请从github.com/PCCProject/PCC-Uspace下载并安装PCC UDT代码。 请遵循该存储库中的说明,以将拥塞控制算法与Python模块一起使用,并参阅./src/gym/online/README.m
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PCC-RL-master.zip (18个子文件)
PCC-RL-master
LICENSE.txt 567B
src
common
config.py 696B
sender_obs.py 7KB
__init__.py 0B
simple_arg_parse.py 1KB
__init__.py 0B
udt-plugins
testing
loaded_client.py 5KB
loaded_agent.py 4KB
skeleton_client.py 1KB
training
shim.py 2KB
gym
stable_solve.py 3KB
graph_run.py 2KB
network_sim.py 18KB
online
README.md 888B
shim_env.py 5KB
shim_solver.py 3KB
README.md 1KB
.gitignore 1KB
共 18 条
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看不见的天边
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