深度强化学习（DRL）代码示例集合 🤖

以下是一些常见的深度强化学习框架与代码示例，适合入门和实践：

常见框架

• TensorFlow/keras

  使用 `tf.keras` 构建神经网络，适合与 [DRL教程](/drl_tutorial) 结合学习

• PyTorch

  通过 `torch.nn` 实现策略网络，推荐查看 [RL实战指南](/rl_practice) 获取完整代码

• Stable Baselines3

  基于 [DRL应用案例](/drl_applications) 的经典 DQN 实现示例

代码示例速览

# 简单DQN框架示例
import torch
from torch import nn

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, action_dim)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 安装依赖
pip install torch torchvision
pip install gym

扩展阅读

• 深度强化学习基础理论
• 多智能体强化学习示例
• DRL在游戏中的应用

如需具体场景的代码实现（如机器人控制/游戏AI），可点击上方链接深入探索。