文件名称：hindsight-experience-replay:这是Hindsight Experience Replay（HER）的pytorch实施-在所有提取机器人环境中进行实验
文件大小：5.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 14:43:44
reinforcement-learning exploration ddpg her pytorch-implmention
后视体验重播（HER） 这是的pytorch实现。 致谢： 要求 python = 3.5.2 openai-gym = 0.12.5（支持mujoco200，但您需要使用Gym> = 0.12.5，它在以前的版本中有一个错误。） mujoco-py = 1.50.1.56（ 请使用此版本，如果您使用mujoco200，则可能在FetchSlide-v1中失败） pytorch = 1.0.0（如果使用pytorch-0.4.1，则可能会出现数据类型错误。稍后我将对其进行修复。 ） mpi4py 待办事项清单 支持GPU加速-尽管我添加了GPU支持，但是如果您没有强大的计算机，我仍然不建议您使用。 为每个MPI添加多个环境。 添加FetchSlide-v1的图和演示。 指令运行代码 如果要使用GPU，只需添加--cuda标志（不推荐，最好使用CPU） 。 训练FetchR
【文件预览】：
hindsight-experience-replay-master
----mpi_utils()
--------mpi_utils.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------normalizer.py(3KB)
----her_modules()
--------__init__.py(0B)
--------her.py(2KB)
----figures()
--------push.gif(1.39MB)
--------pick.gif(1.4MB)
--------slide.gif(1.09MB)
--------results.png(74KB)
--------reach.gif(1.38MB)
----train.py(2KB)
----arguments.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----demo.py(2KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(1KB)
----rl_modules()
--------ddpg_agent.py(12KB)
--------__init__.py(0B)
--------models.py(1KB)
--------replay_buffer.py(3KB)