Reinforcement Learning in PyTorch (rlpyt) 安装与配置指南

Reinforcement Learning in PyTorch (rlpyt) 安装与配置指南

rlpyt Reinforcement Learning in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/rlpyt

1. 项目基础介绍

rlpyt 是一个基于 PyTorch 的深度强化学习库，它提供了多种常见的模型自由算法的实现，包括策略梯度、深度Q学习和Q函数策略梯度等。这个项目旨在为小到中等规模的研究提供一个高吞吐量的代码库。它支持串行模式运行实验，也支持完全并行化，具有并行采样和多GPU优化的选项。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• PyTorch：用于构建和训练神经网络的主要框架。
• DistributedDataParallel：PyTorch 提供的分布式并行技术，用于多GPU优化。
• OpenAI Gym：一个用于创建和测试强化学习算法的接口。
• namedarraytuple：用于更方便地组织和管理 numpy 数组或 torch 张量集合的数据结构。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保你的系统中已安装有 Python（建议使用 Anaconda 管理环境）。
• 安装 Git 用于克隆项目仓库。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地计算机：

   git clone https://github.com/astooke/rlpyt.git
   

2. 根据你的计算机配置，选择合适的环境文件创建 Anaconda 环境。如果使用 CPU，运行以下命令：

   conda env create -f rlpyt/linux_cpu.yml
   

   如果使用 GPU，根据你的 CUDA 版本选择相应的环境文件：

   conda env create -f rlpyt/linux_cuda9.yml  # 对于 CUDA 9
   conda env create -f rlpyt/linux_cuda10.yml # 对于 CUDA 10
   

3. 激活刚创建的环境：

   source activate rlpyt
   

4. 将 rlpyt 目录添加到 PYTHONPATH，或者将其安装为可编辑的 Python 包：

   方法 A：修改 PYTHONPATH 环境变量：

   export PYTHONPATH=/path_to_rlpyt:$PYTHONPATH
   

   方法 B：安装为可编辑的包：

   pip install -e .
   

5. 安装所需的依赖包（如果尚未安装）：

   conda install -c conda-forge pytorch torchvision
   

6. 根据需要安装额外的环境或包，例如 OpenAI Gym 或 Mujoco：

   pip install gym[all]  # 安装所有依赖，包括一些额外的环境
   

7. 可选：将以下命令添加到 ~/.bashrc 文件中，以便快速访问 rlpyt：

   alias rlpyt="source activate rlpyt; cd /path_to_rlpyt"
   

至此，rlpyt 的安装和配置工作就完成了。你可以开始探索项目，并根据需要运行示例脚本或开始自己的实验。

rlpyt Reinforcement Learning in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rl/rlpyt