文件名称:
ai-traineree:用于（深度）强化学习的PyTorch代理和工具-源码
开发工具:
文件大小: 139kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：实习生
目的是建立一个深度强化学习方法的动物园，并展示它们在某些环境中的应用。
在文档中阅读更多信息： 。
为什么要另选一个？
主要原因是执行哲学。 我们坚信，代理应该出现在环境中，而不是相反。 大多数流行的实现都将环境实例传递给代理，就像代理是焦点一样。 这可能会简化某些算法的实现，但并不代表世界。 代理想要控制环境，但这并不意味着他们可以/应该。
那，然后使用PyTorch代替Tensorflow或JAX。
快速开始
要开始培训RL代理，您需要三件事：代理，环境和跑步者。 假设您要在OpenAI CartPole-v1上训练DQN代理：
from ai_traineree.agents.dqn import DQNAgent
from ai_traineree.env_runner import EnvRunner
from ai_traineree.tasks impor
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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