火炬RL RL方法的Pytorch实现 支持具有连续和离散动作空间的环境。 支持具有1d和3d观察空间的环境。 支持多进程环境 要求 一般要求 火炬1.7 健身房（0.10.9） Mujoco（1.50.1） 列表（用于日志） tensorboardX（日志文件输出） 张量板要求 Tensorflow：启动tensorboard或读取tf记录中的日志 安装 使用use environment.yml创建虚拟环境 conda create -f environment.yml source activate py_off 手动安装所有要求 用法 在配置文件中指定算法的参数，并在参数中指定日志目录/种子/设备 python examples/ppo_continuous_vec.py --config config/ppo_halfcheetah.json --seed 0 --device 0 --id ppo_halfcheetah 结帐示例文件夹以获取详细信息 目前包含： 政策上的方法： 加强 A2C（演员评论家） PPO（近端政策优化）

自己写的TD3网络，matlab实现，欢迎提供宝贵意见

状态：活动（在活动开发中，可能会发生重大更改） 该存储库将实现经典且最新的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的pytorch代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多最先进的算法，并且还将保留现有代码。 要求 python <= 3.6 张量板 体育馆> = 0.10 火炬> = 0.4 请注意，tensorflow不支持python3.7 安装 pip install -r requirements.txt 如果失败： 安装健身房 pip install gym 安装pytorch please go to official webisite to install it: https://pytorch.org/ Recommend use Anaconda Virtual Environment to manage your packages 安装tensorboardX pip install tensorboardX pip install tensorflow==1.12 测试 cd Char10\ TD3/ python TD3

使用Pytorch实现的深度RL算法 算法列表： 关于深入探讨 实验结果： 算法 离散环境：LunarLander-v2 连续环境：Pendulum-v0 DQN -- VPG -- DDPG -- TD3 -- SAC -- PPO -- 用法： 只需直接运行文件/算法。 在我学习算法时，它们之间没有通用的结构。 不同的算法来自不同的来源。 资源： 未来的项目： 如果有时间，我将为使用RL的电梯添加一个简单的程序。 更好的图形