热门
导航
快讯
推荐文章
热门
导航
快讯
推荐文章
#环境仿真
gym-ignition
此项目提供了一个基于ScenarIO的框架,用于创建可复现的机器人环境,适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层,开发者能更专注于决策逻辑的开发,而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers,并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发,同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。
gymnax
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库,充分利用JAX的即时编译和向量化功能,显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境,支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略,gymnax实现了高效的强化学习实验,尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
envpool
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境,提供同步和异步执行模式,适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境,在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度,比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案,EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
相关文章
Gym-Ignition: 构建可复现的强化学习机器人仿真环境
2 个月前
EnvPool: 高性能并行强化学习环境执行引擎
2 个月前
使用协议
隐私政策
广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI
·
鲁ICP备2024100362号-6
·
鲁公网安备37021002001498号