Toni-SM/skrl

解决的问题

skrl 为实现和使用强化学习（RL）算法提供了一种模块化且透明的方式。它简化了在各种环境接口之间训练智能体的过程，支持灵活配置，并允许在单次运行中同时对环境子集（作用域）进行训练。

工作原理

该库使用 Python 实现，支持多种后端，包括 PyTorch、JAX 和 NVIDIA Warp。它与多种环境接口集成，例如 OpenAI Gym、Farama Gymnasium、PettingZoo、ManiSkill、NVIDIA Isaac Lab 和 MuJoCo Playground。

适用人群

专为需要模块化、可读性强且简单的 RL 库的研究人员和开发者设计，能够处理多样化的环境，并支持多种深度学习框架。

主要亮点

• 多后端支持：支持 PyTorch、JAX 和 NVIDIA Warp。
• Hugging Face 集成：模型可在 Hugging Face 上获取。
• 广泛的环境兼容性：支持 Gymnasium、PettingZoo、ManiSkill 以及 Isaac Lab 和 MuJoCo Playground 等专用模拟器。
• 灵活的训练方式：支持在单次运行中按作用域（环境子集）同时训练多个智能体。