AC-Gym:适用于OpenAI Gym环境的PyTorch中流行的ActorCritic深度强化学习算法

时间:2024-03-18 03:04:52
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文件名称:AC-Gym:适用于OpenAI Gym环境的PyTorch中流行的ActorCritic深度强化学习算法

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更新时间:2024-03-18 03:04:52

Python

该存储库结合了来自三个来源qv的代码,以获取详细信息: Pack Publishing的第19章 斯科特·藤本的 马克斯·拉潘(Max Lapan)的 我使用此存储库的目标是将所有这些算法集中在一个地方,并具有简单,统一的命令行界面和最小的外部依存关系( , )。 快速开始 python3 td3-learn.py --target -500 这将在默认环境( )上运行算法,直到达到-500的平均奖励(在我的Asus Predator Helios笔记本电脑上大约需要23秒)。 程序完成后,您可以通过运行以下命令显示结果 python3 ac-test.py models/td3-Pendulum-v0-.dat 其中是奖励值。 如果您已安装 ,则可以通过运行以下命令可视化情节奖励 python3 ac-plot.py models/td3


【文件预览】:
AC-Gym-main
----sac-learn.py(4KB)
----ac_gym()
--------kfac.py(8KB)
--------trpo.py(3KB)
--------td3.py(8KB)
--------model.py(4KB)
--------__init__.py(7KB)
--------ptan()
--------common.py(2KB)
----td3-learn.py(6KB)
----acktr-learn.py(4KB)
----ac-plot.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(580B)
----README.md(2KB)
----Makefile(483B)
----ppo-learn.py(6KB)
----trpo-learn.py(5KB)
----ac-test.py(2KB)
----.gitignore(69B)
----a2c-learn.py(3KB)

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