为了配置V2RayNG,您可以按照以下步骤进行
-
创建配置文件 创建一个新文件
v2ray.config.json,并添加以下内容:{ "env_path": "/my_project", "time_step": 0.1, "step_freq": 2, "env": { "scenarios": [ { "name": "CityRoads", "tractions": { "SUV": 1, "CXL": 1, "pickup": 1 }, "road_width": 4.5, "road_length": 2, "road_curvature": 0.5, "obstacles": { "signals": { "stop": 1, "yield": 1, "pedestrian": 1 }, "pedestrian": 2 }, "speed": 3 }, { "name": "Highways", "tractions": { "SUV": 1, "CXL": 1, "pickup": 1 }, "road_width": 3.5, "road_length": 8, "road_curvature": 1.5, "obstacles": { "speed": 1, "yield": 1, "toll_park": 1 }, "speed": 5 } ], "dynamic规划": { "layers": 3, "hidden_units": [64, 64, 64], "activation": "relu", "batch_size": 32, "learning_rate": 1e-4, "weight_decay": 1e-4 }, "车辆模型": { "load_model": "/my_model.pth", "推理": { "input_size": 3, "output_size": 1, "stride": 4 } } } } -
训练配置 在训练过程中,设置以下参数:
{ "train": { "iterations": 1, "batch_size": 32, "learning_rate": 1e-4, "weight_decay": 1e-4, "num_epochs": 5, "eval_interval": 1, "eval_data": "/my_project/eval_data" } } -
配置车辆模型 在训练完成后,加载模型并设置车辆推理参数:
{ "load_model": "/my_model.pth", "推理": { "input_size": 3, "output_size": 1, "stride": 4 } } -
保存训练结果 确保训练完成后,保存到指定路径:
{ "outputs": { "path": "/my_project/outputs" } } -
训练程序 编写训练程序,使用训练数据(如CityRoads和Highways等),训练车辆模型,保存结果。
通过以上步骤,您应该能够配置并训练V2RayNG系统,确保所有路径正确,数据加载成功,并调整参数以优化模型性能。

如果没有特点说明,本站所有内容均由蘑菇VPN加速器-VPN极速全球网络加速器神器 App | 26年最新翻墙软件原创,转载请注明出处!