cleanrl

一个深度强化学习库

CleanRL 深度强化学习单文件实现云集成 PPO算法 Github 开源项目

CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。

文档

TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库，提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性，配备详尽文档和测试，确保用户快速上手且使用可靠。此外，TorchRL包括多种可复用功能，适用于成本、回报处理和数据管理，是开展强化学习研究与应用的理想工具。

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。

rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架

GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习

rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。

openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练

GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。

ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架，支持弹性扩展

DRL算法ElegantRLGithub云原生并行计算开源项目深度强化学习

ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架，支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行，具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化，支持大规模计算节点扩展，并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3，ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目，并支持Isaac Gym等模拟器。

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架

AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法

AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。

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。

pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现

GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

nnabla-rl - 深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建

GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库

nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库，适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API，集成多种经典和前沿强化学习算法，实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程，安装便捷，兼容GPU加速，并提供交互式示例便于快速上手。

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