开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：深度RL
用于开发深度强化学习算法的最小pytorch框架。
特征
简单灵活的重放缓冲区
包装程序可驱动健身房环境并存储转换
支持策略内和策略外
在代理程序在环境上运行期间可视化统计信息
可扩展的重放缓冲区，使用健身房类型的接口支持数据丰富
所有核心功能都在一个文件中，只需将其拖放到您的项目中
重播缓冲区
重播缓冲区作为健身包装器实现
import gym
import buffer as bf
env = gym . make ( 'CartPole-v1' )
env , replay_buffer = bf . wrap ( env , plot = True , plot_blocksize = 8 )
使用生成器一次一步地执行环境
import driver
for transition in driver . step_environment ( env , policy ):
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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