[深度学习工具]·百度PaddlePaddle深度强化学习框架PARL

PARL快速入门示例

PaddlePaddle PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。PaddlePaddle PARL 凝聚了百度多年来在强化学习领域的技术深耕和产品应用经验。与现有强化学习工具和平台相比，PaddlePaddle PARL 具有更高的可扩展性、可复现性和可复用性，强大的大规模并行化和稀疏特征的支持能力，以及工业级应用案例的验证

基于PARL，训练代理人在几分钟内使用策略梯度算法玩CartPole游戏。

• 快速开始
• DQN
• DDPG
• PPO
• NIPS2018的获奖解决方案：AI用于假肢挑战

如何使用

依赖关系：（在Ubuntu安装测试成功，Windows失败）

• python2.7或python3.5 +
• paddlepaddle > = 1.0.0
• PARL
• gym

开始培训：

[code]# Install dependencies
pip install paddlepaddle
# Or use Cuda: pip install paddlepaddle-gpu

pip install gym
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PARL.git
cd PARL
pip install .

# Train model
cd examples/QuickStart/
python train.py
# Or visualize when evaluating: python train.py --eval_vis

[code]。。。
[01-19 00:04:20 MainThread @train.py:71] Episode 995, Reward Sum 198.0.
[01-19 00:04:20 MainThread @train.py:71] Episode 996, Reward Sum 200.0.
[01-19 00:04:20 MainThread @train.py:71] Episode 997, Reward Sum 200.0.
[01-19 00:04:20 MainThread @train.py:71] Episode 998, Reward Sum 150.0.
[01-19 00:04:21 MainThread @train.py:71] Episode 999, Reward Sum 200.0.
[01-19 00:04:21 MainThread @train.py:80] Test reward: 200.0

结果

训练结束后，您将看到代理获得最高分（200分）。