文件名称:
jax_rl:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键（SAC）的Jax（亚麻）实现-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：贾克斯（亚麻）柔软演员评论家
这是的Jax（Flax）实现，。
该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现，以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果，而应使用SAC的原始实现。
安装
安装并激活Anaconda环境
conda env create -f environment.yml
conda activate jax-sac
如果要在GPU上运行此代码，请按照说明进行操作。
请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。
跑
OpenAI Gym MuJoCo任务
python train.py --env_name=HalfCheetah-v2 --save_dir=./tmp/
DeepMind控制套件（--env-name = dmc-domain-task）
python train.py --env_name=dmc-cheetah-run -
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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