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

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器

GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目

这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程（SDE）求解器。其使用Python和PyTorch开发，安装方便，并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门，并通过文档进一步学习。除了基础功能外，还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。

PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具

GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装

PufferLib是一个包装层工具，旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定，自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能，为强化学习研究提供全面解决方案。

sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能

GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量

Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。

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。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习

PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。

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。

UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究

GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障

本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用，涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术，并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法，提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明，深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能，为自主导航技术发展提供了新思路。

Deep_reinforcement_learning_Course - 掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用的深度强化学习课程

AI训练Deep Reinforcement LearningGithubHugging FaceRL库开源项目训练代理

免费深度强化学习课程，结合理论与实践，掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用。训练智能体在SnowballFight、Huggy the Doggo、MineRL（Minecraft）、VizDoom（Doom）及经典环境（如Space Invaders、PyBullet）中运行。发布和下载社区智能体，并参与挑战与其他团队及AI对抗。

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