【文件属性】：
文件名称：pytorch_sac:软演员关键（SAC）的PyTorch实施
文件大小：6.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-06 05:22:09
reinforcement-learning deep-learning deep-reinforcement-learning pytorch gym
PyTorch中的Soft Actor-Critic（SAC）实施
这是Soft Actor-Critic（SAC） PyTorch实现。
如果您在研究项目中使用此代码，请引用我们为：
@misc{pytorch_sac,
author = {Yarats, Denis and Kostrikov, Ilya},
title = {Soft Actor-Critic (SAC) implementation in PyTorch},
year = {2020},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/denisyarats/pytorch_sac}},
}
要求
我们假设您有权访问可以运行CUDA 9.2的GPU。
【文件预览】：
pytorch_sac-master
----figures()
--------dm_control.png(2.86MB)
----train.py(5KB)
----conda_env.yml(369B)
----utils.py(3KB)
----replay_buffer.py(2KB)
----config()
--------train.yaml(476B)
--------agent()
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----data()
--------sac.csv(3.12MB)
--------sac.ipynb(5.02MB)
----logger.py(7KB)
----.gitignore(40B)
----agent()
--------sac.py(5KB)
--------__init__.py(556B)
--------critic.py(1KB)
--------actor.py(3KB)
----video.py(990B)