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
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。