Python图书馆用于加固学习

TensorFlow Adent(TF-Agent)是一个用多功能和模块化的库建立在TensorFlow上，使研究人员和开发人员可以灵活地构建RL代理和环境。它支持多种流行的RL算法，例如深Q-NETWORK(DQN)，近端策略优化(PPO)和深层确定性策略梯度(DDPG)。利用TensorFlow的计算图和自动差异化，它可以在TensorFlow生态系统中有效地实验和部署RL溶液。

Openai Gym是RL实验最基本的图书馆之一。它提供了标准化的API和全面的基准环境套件，包括经典控制问题，Atari游戏和机器人模拟。健身房本身专注于环境，并且不实施RL算法，但它是通过提供一致的环境接口来测试和比较算法的必不可少的平台。

稳定的Baselines3通过提供最先进的RL算法的高质量实现在OpenAI健身房上。它支持广泛使用的方法，例如PPO，DQN和软参与者评论(SAC)。该库提供了可用性优势，例如用于培训和评估的一致API，用于保存模型，伐木和超参数调整的内置支持。它积极维护并与Pytorch集成，使用户可以自定义神经网络体系结构。

Ray Rllib是Ray分布式计算框架中的可扩展RL库。它旨在在大规模数据集和分布式环境中培训RL代理。 RLLIB支持一系列算法，包括异步优势参与者-Critic(A3C)，PPO和DQN。它的主要功能是分布式培训，它允许跨多个节点或机器进行培训，从而提高企业级或研究级项目的可扩展性。

KERAS-RL通过RL算法整合了Keras的高级简单性。对于那些熟悉KERAS中的深度学习并支持DQN，DDPG和A3C等算法的人来说，它是用户友好的。用户可以轻松自定义其RL任务的神经网络。这种易用性使KERAS-RL适用于希望尝试RL而没有广泛算法复杂性的从业者。

Pytorch RL着重于利用Pytorch的动态计算图能力来开发RL。它受益于Pytorch的灵活性和广泛的社区支持，使其在喜欢Pytorch作为深度学习框架的研究人员和开发人员中受益。该库提供了丰富的RL算法和详细的文档，并提供了教程，以易于学习。

由英特尔AI实验室开发的教练是为初学者和高级用户设计的全面RL框架。它具有模块化体系结构，并包括许多RL算法的实现，例如DQN，A3C，Trust Region Policy Policy Optimization(TRPO)等。 Coach提供易于遵循的教程和示例，支持动手学习以及最先进的RL研究的实际应用。

Pyqlearning是专门研究加固和深入增强学习的Python软件包，尤其是专注于Q学习方法家族。它适用于教育和实验，为建立RL模型提供了逐步的方法，包括Epsilon-Greedy Q-Learning，Boltzmann Q-Learning，Deep Q-Networks和其他基础技术。它的文档是指导性的，使其对学习者有用。

Chainerrl建立在Chainer深度学习框架上。这是一个易于使用的RL软件包，具有良好的学习材料和其他可视化工具通过Chainerrl-Visualizer，可帮助分析和调试代理行为。该软件包支持各种RL算法，适合那些投资于Chainer作为深度学习框架的人。

体育馆是Openai体育馆的发展，为RL环境提供了现代且积极维护的界面。它为训练RL代理提供了标准化的API和广泛的环境。由于其全面的环境生态系统，许多其他RL库被广泛用作基本包装。

Pytorch的官方RL库(Pytorch/RL)提供了用于开发RL算法的模块化和原始的结构。它支持先进的用例，例如通过人为反馈(RLHF)和工具启动培训进行加固学习。它与Pytorch的密切集成可以灵活和快速原型制作。

Tensorforce是另一个RL库，专注于提供灵活且易于理解的实现。它强调清晰度和可重复性，支持多种RL算法和环境。 Tensorforce可以作为研究和生产级应用的基础。

Rlberry旨在通过自动化培训和评估的标准步骤来简化RL开发，从而使开发人员有更多时间专注于设计和实验。它支持易用性和可配置性之间的平衡。

有几个因素影响了RL库的选择，包括实施的最新算法数量，文档和教程的质量和全面性，支持的环境，日志记录和跟踪功能，用于更快的培训的矢量或平行环境以及更新的频率，以与RL研究进步保持同步。

以下是有关某些突出的RL库支持的算法和功能的详细信息：

- TensorFlow代理支持诸如DQN，PPO和DDPG之类的算法，具有模块化设计，非常适合TensorFlow用户。

- 稳定的Baselines3提供了广泛的选择，包括PPO，DQN，A2C，SAC，TD3，具有强大的Pytorch集成。

-Ray Rllib包括A3C，PPO，DQN的可扩展实现，并支持分布式培训。

- 教练支持演员 - 批评者，宏cer，行为克隆，引导DQN，分类DQN，剪切PPO，DDPG，Double DQN，Dueling DQN，N-Step Q学习，神经情节控制，近端政策优化，彩虹DQN，Soft Actor-Actor-Critic-Critic-Critic-Critic-Critic-Critic-Critic-Critic-Critic，Td3等。

-KERAS-RL专注于DQN，DDPG和A3C，在KERAS框架中提供了简单性。

- Pyqlearning集中于Q学习变体，包括Epsilon Greedy和Boltzmann策略以及深度加固方法。

- Chainerrl和Chainerrl-Visualizer有助于使用多种流行的RL算法进行代理培训和调试。

这些图书馆中的许多图书馆还提供了与受欢迎的日志记录和监视工具(如张量和海王星)的集成，使从业人员可以有效地跟踪实验并分析代理性能。此外，库中的矢量化环境或诸如稳定基线和rllib之类的库中的多处理特征通过并行运行多个模拟来显着加速训练。

就可用性而言，OpenAI健身房和体育馆本身不提供RL算法，但由于它们的多样化和广泛使用的环境使它们成为许多RL项目的共同基础，因此至关重要。诸如稳定的Baselines3和Coach等图书馆通过提供简单的API以及深度可配置性来满足初学者和专家的需求。 Ray Rllib在大规模部署和分布式RL培训中脱颖而出。

Python RL库继续迅速发展，并频繁地更新结合了最新的研究和算法改进。这种正在进行的发展确保了从业者可以访问跨游戏，机器人技术，金融和自主控制等领域的实验和现实部署的尖端工具。

总而言之，Python RL图书馆的景观丰富而多样，从算法研究人员的低级模块化工具包(例如TF-Agent，Pytorch RL)到高级框架，重点侧重于使用和可扩展性的易用性和可扩展性(例如，稳定的Baseleline3，stable Baseleline3，Ray Rlllib，Ray Rlllib，Coach，Coach)。选择合适的库取决于诸如首选深度学习后端，RL任务的规模，所需算法支持以及所需的自定义级别之类的因素。这些图书馆共同增强了广泛的增强学习研究和应用。