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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
rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案
GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化
RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
optuna-dashboard - Optuna超参数优化的实时仪表盘工具
GithubOptuna仪表盘可视化开源项目机器学习超参数优化
optuna-dashboard是Optuna超参数优化框架的实时仪表盘工具，提供直观的图形界面用于监控和分析优化实验。它展示优化历史和超参数重要性等关键信息，支持多种安装方式如PyPI、Anaconda Cloud和Docker镜像。该工具还包括Jupyter Lab扩展和纯浏览器版本，适用于各种环境。optuna-dashboard能有效提升机器学习实验的监控和分析效率。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
dvclive - 简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具
DVCLiveGithub实验比较开源项目指标记录数据版本控制机器学习
DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架，无需额外服务，以纯文本文件存储实验结果，方便版本控制。DVCLive提供直观API，支持参数记录、指标跟踪和实验比较，有助于简化机器学习工作流程。
genrl - 强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程
GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现
GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库，专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据，支持自定义颜色和布局，并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示，适合用于数据分析和可视化。
traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架
GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习
TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。
deplot - 创新图表理解技术实现一次性视觉语言推理
DePlotGithubHuggingface图像转文本图表问答大语言模型开源项目模型视觉语言推理
DePlot是一种创新的视觉语言推理模型，通过将图表转换为线性化表格实现图表到文本的转换。该模型将推理过程分为图表到文本转换和文本推理两个步骤。DePlot能与预训练大型语言模型无缝集成，在人工编写的查询任务中，仅需一次提示就比现有最先进模型提升24.0%的性能。这一突破性技术为图表理解和视觉问答领域带来新的发展方向。
Easy Charts - 快速创建专业图表的在线工具
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这款在线图表制作工具提供直观的界面，支持创建多种数据可视化图表，包括柱状图、折线图、饼图等。无需订阅即可使用，支持无限次导出，并提供图表定制功能。用户可以自定义颜色、字体和布局，确保图表符合特定需求。适用于商业报告、学术研究和数据分析等场景，能够快速生成专业图表，优化数据展示过程。工具还提供实时预览功能，帮助用户更高效地完成图表制作。
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