PyTorch 强化学习资源

PyTorch 强化学习是深度学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习和强化学习的技术，使得模型能够通过与环境交互来学习策略。以下是一些关于 PyTorch 强化学习的资源，可以帮助你更好地了解和学习这一领域。

资源列表

• PyTorch 官方文档 - 强化学习 PyTorch 官方文档提供了强化学习模块的详细说明和示例。

• [DRL Course by David Silver](https://www.david silver.io/teaching.html) David Silver 的强化学习课程，提供了丰富的教学资源和视频。

• OpenAI Gym OpenAI Gym 是一个提供多种强化学习环境的平台，非常适合进行实验和测试。

示例代码

以下是一个简单的 PyTorch 强化学习示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.distributions import Categorical

class Policy(nn.Module):
    def __init__(self, state_size, action_size):
        super(Policy, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(state_size, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, action_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)

# 创建模型、优化器和损失函数
policy = Policy(state_size, action_size)
optimizer = optim.Adam(policy.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练过程
# ...

相关链接

• PyTorch 强化学习社区 加入 PyTorch 强化学习社区，与其他开发者交流心得。

希望这些资源能够帮助你更好地学习和应用 PyTorch 强化学习。🤖💻