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jax_rl:具有连续动作空间的深度强化学习的软演员关键(SAC)的Jax(亚麻)实现
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2021-03-11
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贾克斯(亚麻)柔软演员评论家 这是的Jax(Flax)实现,。 该存储库的目标是提供一个简单而干净的实现,以在此基础上进行研究。 请不要将此存储库用于基线结果,而应使用SAC的原始实现。 安装 安装并激活Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate jax-sac 如果要在GPU上运行此代码,请按照说明进行操作。 请按照使用快速的无头GPU渲染构建mujoco-py。 跑 OpenAI Gym MuJoCo任务 python train.py --env_name=HalfCheetah-v2 --save_dir=./tmp/ DeepMind控制套件(--env-name = dmc-domain-task) python train.py --env_name=dmc-cheetah-run -
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jax_rl-main.zip (69个子文件)
jax_rl-main
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learning_curves
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plot.ipynb 1008KB
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LICENSE 1KB
jax_rl
replay_buffer.py 2KB
utils.py 697B
wrappers
__init__.py 120B
episode_monitor.py 981B
single_precision.py 191B
agents
__init__.py 35B
sac.py 10KB
evaluation.py 1KB
video_recorder.py 1KB
README.md 1KB
configs
default.py 383B
hard_update.py 179B
beautify.sh 104B
environment.yml 480B
train.py 4KB
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胡説个球
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