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skrl

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开源模块化强化学习库

skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。

SKRL强化学习PyTorchJAX环境接口Github开源项目
GitHubHugging Face论文文档

pypi <img src="https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20models-hugging%20face-F8D521"> discussions <br> license <span>    </span> docs pytest pre-commit

<br> <p align="center"> <a href="https://skrl.readthedocs.io"> <img width="300rem" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/de8b1db1-13c0-4162-88fe-c644823e2462.png"> </a> </p> <h2 align="center" style="border-bottom: 0 !important;">SKRL - 强化学习库</h2> <br>

skrl是一个开源的模块化强化学习库，用Python编写（基于PyTorch和JAX），设计注重模块化、可读性、简洁性和算法实现的透明度。除了支持OpenAI Gym / Farama Gymnasium和DeepMind等环境接口外，它还允许加载和配置NVIDIA Isaac Gym、NVIDIA Omniverse Isaac Gym和NVIDIA Isaac Lab环境，使代理能够在同一运行中通过作用域（所有可用环境中的环境子集）同时训练，这些作用域可能共享或不共享资源。

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请访问文档了解使用详情和示例

<strong>https://skrl.readthedocs.io</strong>

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注意：此项目正在持续积极开发中。请确保您始终使用最新版本。访问develop分支或其文档以获取即将发布的最新更新。

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引用本库

要在出版物中引用本库，请使用以下参考：

@article{serrano2023skrl,
  author  = {Antonio Serrano-Muñoz and Dimitrios Chrysostomou and Simon Bøgh and Nestor Arana-Arexolaleiba},
  title   = {skrl: Modular and Flexible Library for Reinforcement Learning},
  journal = {Journal of Machine Learning Research},
  year    = {2023},
  volume  = {24},
  number  = {254},
  pages   = {1--9},
  url     = {http://jmlr.org/papers/v24/23-0112.html}
}

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