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强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程

GenRLPyTorch强化学习算法实现基准测试Github开源项目

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

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介绍相关项目
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合
DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习
DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库
DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习
DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。
d3rlpy - 支持离线和在线深度强化学习的实用算法库
Githubd3rlpy安装开源项目强化学习离线RL算法
d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。
scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库
GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择
SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。
pytorch-generative - PyTorch生成模型开发的全能助手
GithubPyTorch图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
pytorch-generative是一个强大的Python库，为PyTorch生成模型开发提供全方位支持。该库包含SOTA生成模型的参考实现、常用模块的抽象、实用的训练调试工具，以及TensorBoard集成功能。支持自回归模型、变分自编码器等多种算法，并提供简洁API和完善文档，有效提升生成模型的开发和复现效率。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
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