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rl-plotter

绘制强化学习训练曲线的工具

rl-plotter强化学习学习曲线日志记录器数据可视化Github开源项目

rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。

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介绍相关项目
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
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。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库，旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能，即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据，致力于克服现有评估方法的局限性，增强结果的可重复性和统计稳健性。
rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境
GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优
RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。
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。
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。
rrdtool-1.x - 开源时间序列数据管理与可视化工具
GithubRRDtool图表生成开源项目性能监控数据分析时间序列数据库
RRDtool（Round Robin Database Tool）是一个开源的时间序列数据管理和可视化工具。它采用循环数据库技术，支持多种数据源的时间序列数据存储和维护，并提供强大的图表绘制功能。RRDtool广泛应用于系统监控、网络流量分析等领域，为用户提供高效、系统化的数据记录和分析解决方案。该工具易于使用，适合需要长期跟踪和分析时间序列数据的用户和开发者。
G2Plot - 基于 G2 的开源统计图表库
AntVG2G2PlotGithub图表库开源项目数据可视化
G2Plot 是基于 G2 4.x 版本封装的开源统计图表库。它提供开箱即用的图表组件,具有易用性高、视觉效果优雅、响应式设计等特点。G2Plot 支持创建单一图表,也可通过图层概念实现多图表组合,适用于各类数据可视化需求。该库简化了统计图表的制作过程,使用户无需深入了解可视化理论即可创建标准规范的图表。
pytorch-lr-finder - PyTorch学习率范围测试工具
GithubPyTorch优化器学习率开源项目深度学习神经网络
pytorch-lr-finder是一个基于PyTorch的学习率范围测试工具，实现了Leslie N. Smith论文中的方法和fastai的改进版本。通过在预训练阶段调整学习率，帮助用户确定最佳学习率。工具支持梯度累积和混合精度训练，适用于多种深度学习任务。简洁的API和可视化功能便于优化神经网络训练过程。
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。
相关项目
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