pytorch-rl

Pytorch中的深度强化学习算法实现

Pytorch 强化学习深度学习 OpenAI Gym 机器人任务 Github 开源项目

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。

文档

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

DI-engine - 通用决策智能引擎

DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。

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。

Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台

GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准

Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境，支持单智能体和多智能体任务，具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档，Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程，为研究人员提供了强大的实验工具。

annotated_deep_learning_paper_implementations - 简洁易懂的PyTorch神经网络和算法实现

GANGithubPyTorchReinforcement LearningTransformerlabml.ai开源项目

该项目提供详细文档和解释的简明PyTorch神经网络及算法实现，涵盖Transformer、GPT-NeoX、GAN、扩散模型等前沿领域，并每周更新新实现，帮助研究者和开发者高效理解深度学习算法。

rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法

ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习

本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法，包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行，适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题，欢迎贡献改进建议或代码。

DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法

CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速

DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件，主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播，适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本，提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率，DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。

FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架

GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

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。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

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