tztsai / Energy-Efficient-5G-RL

This repository presents a multi-agent reinforcement learning approach for energy-efficient collaborative control of base stations in 5G networks.
MIT License
27 stars 3 forks source link

train_dqn.sh运行出现问题 #15

Open jianshangmao opened 1 week ago

jianshangmao commented 1 week ago

作者你好,这是一篇很不错的工作,我科研运行train.sh,但是运行train_dqn.sh运行出现如下问题。 bce0dc7208b62b1a73125f10b004d9b 请问你有好的建议吗

jianshangmao commented 1 week ago

可以运行train.sh

tztsai commented 1 week ago

你好,这个应该是gym的版本问题

jianshangmao commented 1 week ago

感谢你的帮助,但是我使用和requirements里面gym==0.25.2相同的版本。问题仍未解决。请问你可以告诉我你使用的python,torch,stable-baselines3的相关版本吗?非常感谢。 image

tztsai commented 1 week ago

那应该就是stable-baselines3的版本太新了,试试1.5.0可以吗

jianshangmao commented 1 week ago

感谢你的回答。我使用stable-baselines3=1.5.0,但是需要将gym降到0.21.0。成功运行train_dqn.sh.但是运行simulate.sh遇到了和#12相同的问题, image

tztsai commented 1 week ago

你好,simulate.py里的argument parsing的确有些问题,现在已修复

tztsai commented 1 week ago

请问问题是否以解决?

jianshangmao commented 2 days ago

感谢您的耐心回复! 1、我运行bash train_dqn.sh出现如下报错。 image 对dqn_trainer.py进行修改 self.observation_space = spaces.Box(low=0.0, high=64.0, shape=(111,), dtype=np.float32) self.action_space=spaces.Box(low=0.0, high=3.0, shape=(3,), dtype=np.int64) image 请问这个修改的对吗? 2、运行simulate.sh没有hidden_size报错但是出现了新问题。 image