利用graphviz工具生成1通道拓扑，进行路由可达性判断。训练集和测试集可见百度网盘同名目录。 根据日志文件可知，在resnet18网络中，可以达到96.605%的判断准确率。
利用graphviz工具生成40通道拓扑，进行路由可达性判断。训练集和测试集可见百度网盘同名目录。 由于一个样例需要40张图片来组成，体积之大已经使得实验的进行不可能，因此搁置。
从github上爬下来的一个FlappyBird的游戏，DQN算法是用pytorch实现的。跑了两天的程序，最后最高纪录能玩到20下左右。 程序本身应该有问题，我感觉主要是一次性拿到前后4帧的画面，但是真实情况下只拿到1帧，把这一帧重复了四次做的训练。总之不是很成功。
为了熟悉openai出品的gym和universe。发现universe的API虽然大部分兼容gym，但是并不好用。 其次，universe的环境真的不好配，还有vnc等配套可视化的要求，不容易在集群上使用。因此， 后来我果断放弃了universe，转而只看gym。
用了A2C算法，游戏详情可见该项目目录下的readme。
gym中的Flappybird，还没有实现。
数据集生成的部分可见data_gen目录