CleanRL：深度强化学习算法的高质量单文件实现
机器学习
2021-11-18 v1
摘要
CleanRL 是一个开源库，提供深度强化学习算法的高质量单文件实现。它通过简洁的代码库并集成生产工具来辅助交互与扩展实验，从而提供简洁且可扩展的开发体验。在 CleanRL 中，我们将算法的所有细节放入单个文件，使这些与性能相关的细节更易识别。此外，提供实验跟踪功能，可将指标、超参数、智能体游戏视频、依赖项等记录至云端。尽管实现简洁，我们还设计了扩展工具，曾一度通过 Docker 与云提供商在超过 2000 台机器上同时编排实验。最后，我们通过对多种环境进行基准测试来确保实现质量。CleanRL 的源代码可在 https://github.com/vwxyzjn/cleanrl 找到。
引用
@article{arxiv.2111.08819,
title = {CleanRL: High-quality Single-file Implementations of Deep Reinforcement Learning Algorithms},
author = {Shengyi Huang and Rousslan Fernand Julien Dossa and Chang Ye and Jeff Braga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08819},
year = {2021}
}