PyTorch RL 是一个开源的强化学习库，它基于 PyTorch 构建，旨在为研究人员和开发者提供强大的工具来构建和训练强化学习模型。

主要特点

  • 易于使用：PyTorch RL 提供了简洁的 API，使得构建和训练强化学习模型变得简单。
  • 灵活性：PyTorch RL 支持多种强化学习算法，包括 DQN、DDPG、PPO 等。
  • 扩展性：PyTorch RL 允许用户自定义模型和算法，以适应不同的研究需求。

快速开始

要开始使用 PyTorch RL，您可以按照以下步骤操作：

  1. 安装 PyTorch：安装 PyTorch
  2. 安装 PyTorch RL：pip install torch_rl
  3. 导入 PyTorch RL：import torch_rl
  4. 开始构建和训练您的强化学习模型。

示例

以下是一个简单的 DQN 示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch_rl import DQN

# 定义网络
class QNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(QNetwork, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建网络和优化器
q_network = QNetwork(input_dim=4, output_dim=2)
optimizer = optim.Adam(q_network.parameters(), lr=0.001)

# 创建 DQN 实例
dqn = DQN(q_network, optimizer)

# 训练 DQN
dqn.train()

资源

PyTorch RL Logo