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rlax

JAX驱动的强化学习算法构建库

RLax是基于JAX的强化学习工具库,提供实现智能体所需的核心模块。支持价值估计、分布式价值函数、通用价值函数和策略梯度等功能,适用于在线和离线学习。借助JAX实现即时编译,RLax能在多种硬件上高效运行,为开发者提供灵活的工具构建强化学习算法。

sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法,以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展,实现了算法与环境的解耦,适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中,SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
jax-triton - JAX与Triton集成实现GPU计算加速
CUDAGPU加速GithubJAXTritonjax-triton开源项目
jax-triton项目实现了JAX和Triton的集成,让开发者能在JAX中使用Triton的GPU计算功能。通过triton_call函数,可在JAX编译函数中应用Triton内核,提高计算密集型任务效率。项目提供文档和示例,适合机器学习和科学计算领域的GPU计算优化需求。
jaxdf - JAX框架打造可微分物理模拟器
GithubJAXjaxdf偏微分方程开源项目数值模拟自动微分
jaxdf是基于JAX的开源框架,用于创建可微分数值模拟器。该框架支持任意离散化,主要应用于物理系统建模,如波传播和偏微分方程求解。jaxdf生成的纯函数模型可与JAX编写的可微分程序无缝集成,适用于神经网络层或物理损失函数。框架提供自定义算子、多种离散化方法,并附有详细文档和示例。
XLB - 基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库
GithubJAXLattice BoltzmannXLB开源项目流体动力学深度学习
XLB是一款开源的格子玻尔兹曼方法库,基于JAX构建。该库支持2D和3D模拟,具有全可微分特性,能高效解决流体动力学问题。XLB支持多GPU分布式计算,可进行大规模模拟。提供多种边界条件和碰撞核选择,并采用Python接口设计,便于使用和扩展。这些特性使XLB成为物理驱动机器学习研究的有力工具。
ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架
GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习
ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。
mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL
GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习
MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库,集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法,便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境,涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境,为研究提供多样化选择。
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。
dm_pix - 基于JAX的高性能图像处理库
GithubJAXPIX图像处理平行优化开源项目机器学习
PIX是一个基于JAX的开源图像处理库,具备优化和并行化能力。支持通过jax.jit、jax.vmap和jax.pmap进行加速与并行处理,适用于高性能计算需求。安装便捷,只需通过pip安装后即可使用。提供丰富的示例代码,易于上手操作,同时配备完整的测试套件,确保开发环境的可靠性,并接受社区贡献。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架,实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建,集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发,支持Atari和PyBullet等环境,并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库,适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择(如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器)、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法,并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
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