Reinforcement Learning Tools
Project description
VVLAB
基于Pytorch
与OpenAI Gym
实现强化学习的工具包
安装
注意: 工具包有使用pytorch和numpy,建议使用conda新建环境后安装。
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安装工具包
从GitHub下载包git clone https://github.com/LampV/Reinforcement-Learning
进入文件夹
cd Reinforcement-Learning
安装vvlab到本地
pip install ./src
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运行示例
python examples.ddpg.py
若程序正常运行,说明安装成功
使用
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agents
通过vvlab.agents
中提供的基类可以创建自己的强化学习智能体,其通用方法如下:# import 基类 from vvlab.agents import xxxBase # 继承基类并实现必要的函数 class myxxx(xxxBase): def _build_net(self): pass
具体的使用方式在
examples/
下都能找到代码示例和注释文档 -
models
要调用简单的pytorch神经网络结构作为DRL的神经网络,只需要import
即可from vvlab.models import SimpleDQNNet
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envs
要调用附带的envs,需要让__init__.py
中的代码执行以注册到gym
,之后按照标准的gym
方式创建即可:import vvlab env = gym.make('Maze-v0)
Project details
Download files
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Source Distribution
vvlab-0.1.9.tar.gz
(14.9 kB
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Built Distribution
vvlab-0.1.9-py2.py3-none-any.whl
(23.4 kB
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Hashes for vvlab-0.1.9-py2.py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 08417bf84b781a65dc71d10d9e9021bc0437ab1bb0bb78aebcc643db78d4d310 |
|
MD5 | c94c4acab18c3ccde1edb910ed0bdd70 |
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BLAKE2b-256 | 49488b2a6fa4de13090cb1df4d0809ab58cdf0a97a8c566bbfc72b3eec7584c1 |