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OfflineRL-Kit

高效易用的PyTorch离线强化学习库

离线强化学习PyTorch算法库实验管理模型训练Github开源项目

OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。

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介绍相关项目
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。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书
Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。
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。
rlax - JAX驱动的强化学习算法构建库
GithubJAXPython库RLax开源项目强化学习深度学习
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。
awesome-decision-transformer - 基于序列模型的离线强化学习新方法
Decision TransformerGithubTransformer序列建模开源项目强化学习离线学习
Decision Transformer (DT)是一种将离线强化学习转化为条件序列建模的创新方法。本项目收集了DT相关研究论文,涵盖多智能体系统、安全强化学习、多任务学习等应用领域。通过持续追踪DT的前沿进展,为研究人员提供全面的资源,促进这一算法在各个领域的发展和应用。
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。
rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包，支持多种卡牌环境，并易于接入不同的强化学习和搜索算法，致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab（Rice及德克萨斯A&M大学）与全球开发者共同维护。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合，提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法，通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用，熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
Knowledge-Distillation-Toolkit - 开源知识蒸馏工具包助力机器学习模型压缩
GithubPyTorch学生模型开源项目教师模型模型压缩知识蒸馏
Knowledge-Distillation-Toolkit是一个基于PyTorch和PyTorch Lightning的开源工具包，用于简化机器学习模型压缩过程。通过知识蒸馏技术，用户只需提供教师模型、学生模型、数据加载器和推理管道即可实现模型压缩。该工具包支持多种优化方法和学习率调度器，并提供详细的使用说明和示例代码，方便研究人员和开发者进行模型压缩实验。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。
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