文件名称:
torchrl：强化学习算法的Pytorch实现（软演员评论员（SAC）DDPG TD3 DQN A2C PPO TRPO）-源码
开发工具:
文件大小: 170kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-01
详细说明：火炬RL
RL方法的Pytorch实现
支持具有连续和离散动作空间的环境。
支持具有1d和3d观察空间的环境。
支持多进程环境
要求
一般要求
火炬1.7
健身房（0.10.9）
Mujoco（1.50.1）
列表（用于日志）
tensorboardX（日志文件输出）
张量板要求
Tensorflow：启动tensorboard或读取tf记录中的日志
安装
使用use environment.yml创建虚拟环境
conda create -f environment.yml
source activate py_off
手动安装所有要求
用法
在配置文件中指定算法的参数，并在参数中指定日志目录/种子/设备
python examples/ppo_continuous_vec.py --config config/ppo_halfcheetah.json --seed 0 --device 0 --id ppo_halfcheetah
结帐示例文件夹以获取详细信息
目前包含：
政策上的方法：
加强
A2C（演员评论家）
PPO（近端政策优化）
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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