OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口支...
PyTorch是Facebook开发的一个开源深度学习框架,它提供了强化学习算法的实现和优化工具。PyTorch与TensorFlow相似,也可以用于构建各种强化学习模型。下面是一个使用PyTorch实现的简单强化学习算法示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 创建一个简单的强化学习模型model=nn.Sequential(nn.Linear(4,32),...
好的,我已经将「何须天授?彼可取而代也」用于入门的强化学习库 model-free RL in PyTorch ,这篇文章的链接从文章开头移除,只保留了知乎:如何看待清华大学深度强化学习框架“天授”。我们将会在更新多GPU版本后,参考PyTorch 以及 stable baselines 的Pull Requests 机制。在更新多GPU版本后再完善Pull Requests 机制很...
高性能:ElegantRL在支持多进程训练后,最新版最要支持多GPU训练了。RL与DL的不同导致它的分布式不能照搬DL的多GPU训练模式,所以无法直接使用PyTorch 或TensorFlow 这些深度学习框架自带的多GPU训练模块。 以下内容由Luke翻译自 ElegantRL: a lightweight and stable deep reinforcement learning library 内容有部分改动 2....
基于pytorch 实现的一个 RL 算法框架,支持端到端的 GPU 加速的环境,比如 IsaacGym或者Brax。支持多智能体训练。 但是这个库的 example 几乎不能直接跑起来(除了Cartpole这种简单的环境),都需要修改才能跑起来。 该框架使用 ray 和 ddp 来完成分布式强化学习。 rainbow-is-all-you-need github:github.com/Curt-Par...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。 目前,OpenRL支持的特性包括:简单易用且
从去年以来PyTorch底层框架逐渐变得非常成熟，它更灵活，跟Python绑定的更多，具有更多动态支持，便于调试，于是他用PyTorch继承了天授0.1的模块化设计，然后在0.2中用PyTorch重新实现了底层的基本组成模块，对replay memory积累数据、多个环境并行训练，以及trainer从环境中采样策略等多个部分都进行了优化。在所测试的典型...
当我说"最容易理解的代码"时,我指的不是使用它,而是对其进行自定义并将其用作您的项目的构建块*。 Keras-RL github还包含一些示例,您可以立即使用它们来入门。 它当然使用Keras,您可以将其与Tensorflow或PyTorch一起使用。 不幸的是,Keras-RL尚未得到很好的维护,其官方文档也不是最好的。 这为这个名为Keras-RL...
如果想完全意义上的进行实验的可复现性就不能使用Nvidia显卡作为计算设备而只能采用CPU作为计算设备。 ===
相较于其他PyTorch强化学习框架，天授0.2具有结构简单、二次开发友好的特点，整个框架代码1500行左右，...