يقدم Python نظامًا بيئيًا غنيًا من المكتبات المصممة خصيصًا للتعلم التعزيز (RL) ، الذي يلبي مجموعة من المستخدمين من المبتدئين إلى الباحثين المتقدمين. توفر هذه المكتبات الأدوات والأطر والبيئات لتطوير وتدريب واختبار خوارزميات RL ، ودعم كل من التطبيقات التأسيسية والتطبيقات في العالم الحقيقي.
عوامل TensorFlow (TF-Agents) هي مكتبة متعددة الاستخدامات ومعيجة مبنية على Tensorflow ، مما يسمح للباحثين والمطورين ببناء عوامل وبيئات RL مع المرونة. وهو يدعم العديد من خوارزميات RL الشهيرة مثل Q-Network العميق (DQN) ، وتحسين السياسة القريبة (PPO) ، وتدرج السياسة الحتمية العميقة (DDPG). Leveraging TensorFlow's computational graphs and automatic differentiation, it enables efficient experimentation and deployment of RL solutions within the TensorFlow ecosystem.
OpenAI Gym is one of the most foundational libraries for RL experimentation. يوفر واجهة برمجة تطبيقات موحدة ومجموعة شاملة من البيئات القياسية ، بما في ذلك مشاكل التحكم الكلاسيكية وألعاب Atari ومحاكاة الروبوتات. تركز الصالة الرياضية نفسها على البيئات ولا تنفذ خوارزميات RL ، ولكنها تعمل كمنصة أساسية لاختبار ومقارنة الخوارزميات من خلال توفير واجهة بيئة متسقة.
Stable Baselines3 builds upon OpenAI Gym by offering high-quality implementations of state-of-the-art RL algorithms. It supports widely used methods such as PPO, DQN, and Soft Actor-Critic (SAC). توفر هذه المكتبة مزايا قابلية للاستخدام مثل واجهة برمجة تطبيقات متسقة للتدريب والتقييم ، والدعم المدمج لتوفير النماذج ، وتسجيلها ، وضبط مقياس البارامير. It is actively maintained and integrates with PyTorch, allowing users to customize neural network architectures.
Ray RLlib is a scalable RL library within the Ray distributed computing framework. It's designed for training RL agents on large-scale datasets and across distributed environments. RLlib supports a range of algorithms including Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), PPO, and DQN. ميزةها الرئيسية هي التدريب الموزعة ، والذي يتيح التدريب عبر عقد أو آلات متعددة ، مما يعزز قابلية التوسع لمشاريع مستوى المؤسسة أو على مستوى البحث.
Keras-RL integrates the high-level simplicity of Keras with RL algorithms. It is user-friendly for those familiar with deep learning in Keras and supports algorithms such as DQN, DDPG, and A3C. Users can easily customize neural networks for their RL tasks. This ease of use makes Keras-RL suitable for practitioners looking to experiment with RL without extensive algorithmic complexity.
PyTorch RL focuses on leveraging PyTorch's dynamic computation graph capabilities for RL development. إنه يستفيد من مرونة Pytorch ودعمها المجتمعي الواسع ، مما يجعلها شعبية بين الباحثين والمطورين الذين يفضلون Pytorch كإطار تعليمي عميق. This library provides a rich set of RL algorithms and detailed documentation with tutorials for ease of learning.
Coach, developed by Intel AI Lab, is a comprehensive RL framework designed for both beginners and advanced users. إنه يتميز ببنية معيارية ويتضمن تطبيقات للعديد من خوارزميات RL مثل DQN و A3C وتحسين سياسة منطقة الثقة (TRPO) والعديد من الآخرين. Coach provides easy-to-follow tutorials and examples, supporting hands-on learning and practical application of cutting-edge RL research.
PYQLearning هي حزمة بيثون متخصصة في التعزيز وتعلم التعزيز العميق ، مع التركيز بشكل خاص على عائلة الأساليب المتعلمة Q. إنه مناسب للتعليم والتجريب ، حيث يوفر نهجًا خطوة بخطوة لبناء نماذج RL ، بما في ذلك Epsilon-Greedy Q-Learning و Boltzmann Q-Learning و Deep Q-Networks والتقنيات الأساسية الأخرى. Its documentation is instructional, making it useful for learners.
ChainerRL is built on the Chainer deep learning framework. إنها حزمة RL سهلة الاستخدام مع مواد تعليمية جيدة وأدوات تصور إضافية من خلال سلسلة المرئية ، والتي تساعد في تحليل سلوك وكيل التصحيح. The package supports a variety of RL algorithms and is appropriate for those invested in Chainer as their deep learning framework.
Gymnasium is an evolution of OpenAI Gym, providing a modern and actively maintained interface for RL environments. It offers standardized APIs and a wide range of environments for training RL agents. Gymnasium is extensively used as a base package by many other RL libraries due to its comprehensive environment ecosystem.
PyTorch's official RL library (pytorch/rl) offers modular and primitive-first structures for developing RL algorithms. It supports advanced use cases such as Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) and tool-augmented training. Its close integration with PyTorch allows for flexibility and rapid prototyping.
Tensorforce is another RL library focused on providing flexible and easy-to-understand implementations. It emphasizes clarity and reproducibility, supporting multiple RL algorithms and environments. Tensorforce can serve as a foundation for both research and production-level applications.
تم تصميم RLBerry لتبسيط تطوير RL من خلال أتمتة الخطوات القياسية في التدريب والتقييم ، مما يتيح للمطورين مزيدًا من الوقت للتركيز على التصميم والتجريب. It supports a balance between ease-of-use and configurability.
تؤثر العديد من العوامل على اختيار مكتبة RL ، بما في ذلك عدد الخوارزميات الحديثة التي تم تنفيذها ، وجودة وشمولية الوثائق والبرامج التعليمية ، والبيئات المدعومة ، وقدرات التسجيل والتتبع ، والبيئات المتقدمة أو المتوازية للتدريب الأسرع ، وتواتر التحديثات لمواكبة التقدم البحثي RL.
Below are details regarding algorithms and features supported by some prominent RL libraries:
- TensorFlow Agents supports algorithms like DQN, PPO, and DDPG with a modular design ideal for TensorFlow users.
- Stable Baselines3 offers a broad selection including PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 with strong PyTorch integration.
- Ray RLlib includes scalable implementations of A3C, PPO, DQN, and supports distributed training.
-يدعم المدرب الممثل الناقد ، ACER ، الاستنساخ السلوكي ، DQN المغطى بالذنب ، DQN الفئوي ، PPO المقطوع ، DDPG ، DQN مزدوج ، DUELING DQN ، N-Step Q Learning ، التحكم العرضي العصبي ، تحسين السياسة القريبة من قوس قطر DQN ، ممثل ناعم ، TD3 ، والمزيد.
- Keras-RL focuses on DQN, DDPG, and A3C, offering simplicity in implementation within Keras framework.
- Pyqlearning centers on Q-Learning variants, including epsilon greedy and Boltzmann policies, and deep reinforcement methods.
- ChainerRL and ChainerRL-Visualizer facilitate agent training and debugging with multiple popular RL algorithms.
توفر العديد من هذه المكتبات أيضًا التكامل مع أدوات التسجيل والمراقبة الشائعة مثل Tensorboard و Neptune ، مما يتيح للممارسين تتبع التجارب وتحليل أداء الوكيل بشكل فعال. علاوة على ذلك ، فإن البيئات المتطورة أو ميزات المعالجة المتعددة في مكتبات مثل Bashelines3 و RLLIB تسريع التدريب بشكل كبير عن طريق إجراء عمليات محاكاة متعددة بالتوازي.
فيما يتعلق بسهولة الاستخدام ، يعد Openai Gym و Gymnasium ، على الرغم من عدم تقديم خوارزميات RL نفسها ، ضرورية بسبب بيئاتها المتنوعة والمستخدمة على نطاق واسع مما يجعلها أساسًا مشتركًا عبر العديد من مشاريع RL. Libraries like Stable Baselines3 and Coach cater to both beginners and experts by providing easy APIs alongside deep configurability. Ray RLlib stands out for large-scale deployments and distributed RL training.
Python RL libraries continue to evolve rapidly with frequent updates incorporating the latest research and algorithmic improvements. يضمن هذا التطوير المستمر أن يكون للممارسين إمكانية الوصول إلى الأدوات المتطورة للتجربة والنشر في العالم الحقيقي عبر المجالات مثل الألعاب والروبوتات والتمويل والتحكم الذاتي.
باختصار ، فإن مشهد مكتبة Python RL غني ومتنوع ، يتراوح من مجموعات أدوات معيارية منخفضة المستوى للباحثين الخوارزمية (على سبيل المثال ، TF-Agents ، Pytorch RL) إلى أطر عالية المستوى تركز على سهولة الاستخدام وقابلية التوسع (على سبيل المثال ، خطوط القاعدة المكونة 3 ، Ray Rllib ، المدرب). يعتمد اختيار المكتبة الصحيحة على عوامل مثل الواجهة الخلفية التعليمية العميقة المفضلة ، وحجم مهام RL ، ودعم الخوارزمية المطلوب ، ومستوى التخصيص المطلوب. These libraries collectively empower a wide spectrum of reinforcement learning research and applications.
تغطي هذه النظرة العامة الشاملة مكتبات Python الأولية والمستخدمة على نطاق واسع للتعلم التعزيز إلى جانب ميزاتها وخوارزمياتها وحالات الاستخدام النموذجية ، مما يوفر أساسًا متينًا لأي شخص مهتم بتطبيق تقنيات RL.