dreamerv3-torch

dreamerv3-torch

DreamerV3算法的PyTorch实现 跨领域强化学习新突破

dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明,支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法,能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目,为研究人员和开发者提供了实用的工具。

DreamerV3强化学习世界模型深度学习人工智能Github开源项目

dreamerv3-torch

《通过世界模型掌握多样化领域》的PyTorch实现。DreamerV3是一种可扩展的算法,使用固定的超参数在各种领域中的表现优于以往的方法。

使用说明

方法1:手动操作

使用Python 3.9获取依赖项:

pip install -r requirements.txt

在DMC视觉任务上进行训练:

python3 dreamer.py --configs dmc_vision --task dmc_walker_walk --logdir ./logdir/dmc_walker_walk

监控结果:

tensorboard --logdir ./logdir

方法2:Docker

请参考Dockerfile中的说明,因为相关指令已包含其中。

基准测试

目前,可以使用以下基准进行测试。

环境观察动作预算描述
DMC本体感受状态连续500K使用低维输入的DeepMind控制套件。
DMC视觉图像连续1M使用高维图像输入的DeepMind控制套件。
Atari 100k图像离散400K26个Atari游戏。
Crafter图像离散1M用于评估智能体多样化能力的生存环境。
Minecraft图像和状态离散100M广阔的3D开放世界。
记忆迷宫图像离散100M用于评估强化学习智能体长期记忆的3D迷宫。

结果

DMC本体感受

dmcproprio

DMC视觉

dmcvision

Atari 100k

atari100k

Crafter

<img src="https://github.com/NM512/dreamerv3-torch/assets/70328564/a0626038-53f6-4300-a622-7ac257f4c290" width="300" height="150" />

致谢

本代码受到以下工作的极大启发:

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