PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，特别适用于强化学习。本教程将带你入门 PyTorch 强化学习，从基础概念到实际应用。

基础概念

  • 强化学习：一种机器学习方法，通过智能体与环境交互来学习最优策略。
  • PyTorch：一个开源的机器学习库，提供灵活、高效的深度学习框架。

教程步骤

  1. 安装 PyTorch：首先，确保你的系统已安装 PyTorch。你可以通过以下链接查看安装指南：PyTorch 安装指南
  2. 环境配置：配置 Python 环境和必要的库。
  3. 构建强化学习环境：使用 PyTorch 构建 Q-learning 或 DQN 环境。
  4. 训练和评估：训练你的模型，并在测试环境中评估其性能。

实战案例

以下是一个简单的 DQN 实战案例：

  • 环境：使用 OpenAI Gym 中的 CartPole 环境。
  • 目标：训练一个智能体在 CartPole 环境中稳定地保持平衡。
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 构建模型、优化器等
# 训练过程
# 评估过程

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CartPole