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DI-engine

通用决策智能引擎

DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。

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介绍相关项目
DI-engine-docs - 全面的决策智能和强化学习开源教育平台
DI-engineGithubOpenDILab决策智能开源项目强化学习文档
DI-engine-docs是一个开源教育平台，提供决策智能和DI-engine的学习资源。平台内容涵盖DI-engine介绍、强化学习概念、算法分类、环境示例和自定义环境迁移教程等。该文档为研究人员和开发者提供全面的学习材料，支持决策智能领域的研究和应用。
DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。
DI-toolkit - 简化深度学习实验流程的开源工具集
DI-toolkitGithubPython工具包TensorBoard工具开源项目文档生成日志系统
DI-toolkit是一个开源的深度学习工具集，提供日志系统、注释文档生成和TensorBoard数据提取等功能。该工具支持多个Python版本，拥有完善的文档和测试。DI-toolkit致力于简化深度学习实验流程，为研究人员提供便利。
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。
simulatrex-engine - 基于大语言模型的模拟决策引擎
API服务GithubLLM模拟Simulatrex决策支持开源项目
Simulatrex-engine是一个基于大语言模型(LLM)的模拟决策引擎，用于生成和分析复杂场景。它提供playground环境用于运行和可视化模拟结果，支持Docker快速部署。项目包含RESTful API接口，方便开发者集成，并通过GitHub平台支持开源社区贡献。Simulatrex-engine具有安装使用指南，支持各种模拟场景的运行和功能扩展。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
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。
DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架
AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习
DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。
DI-treetensor - 树状张量结构简化深度学习中的复杂计算
DI-treetensorGithubOpenDILabPyTorch开源项目张量树形结构
DI-treetensor是OpenDILab开发的树状张量结构库，支持树形方式进行张量操作，简化了复杂的树形计算过程。该项目提供创建树状张量、数学运算和反向传播等功能，与PyTorch兼容。DI-treetensor为树形数据处理提供了灵活高效的解决方案，适用于深度学习中的复杂数据结构处理。
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