PommerLearn是一個針對Pommerman環境設計的開源強化學習框架。它提供模組化的PPO和DQN演算法實作、環境包裝器、可配置的訓練循環、內建記錄、模型保存和評估工具，以促進代理人開發與研究。
推廣此工具
更新此工具
PommerLearn
PommerLearn是一個針對Pommerman環境設計的開源強化學習框架。它提供模組化的PPO和DQN演算法實作、環境包裝器、可配置的訓練循環、內建記錄、模型保存和評估工具，以促進代理人開發與研究。
精選
PommerLearn 是什麼？
PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。
誰會使用 PommerLearn？
- 強化學習研究人員
- 遊戲AI開發者
- AI學生與教育者
- 多智能體系統愛好者
如何使用 PommerLearn？
- 步驟1：複製倉庫（git clone https://github.com/jw3il/PommerLearn）。
- 步驟2：安裝依賴（pip install -r requirements.txt）。
- 步驟3：安裝Pommerman環境（參照Pommerman文件說明）。
- 步驟4：在配置檔中設定訓練參數。
- 步驟5：執行訓練腳本（python train.py --algo ppo）。
- 步驟6：透過TensorBoard監控日誌與指標。
- 步驟7：評估已儲存的模型（python evaluate.py）。
平台
- mac
- windows
- linux
PommerLearn 的核心特徵與益處
主要功能
- PPO演算法實作
- DQN演算法實作
- Pommerman環境包裝器
- 可配置超參數
- 記錄與TensorBoard整合
- 模型檢查點與保存
- 評估腳本
優點
- 快速建立Pommerman RL實驗環境
- 模組化可擴展的程式碼架構
- 內建記錄及視覺化功能
- 支援多種RL演算法
- 開源且活躍社群
PommerLearn 的主要使用案例與應用
- 訓練具競爭力的Pommerman代理人
- 在格子狀遊戲中進行PPO與DQN的基準測試
- 教育用RL教學與課程
- 多智能體強化學習研究
PommerLearn 的常見問答
PommerLearn 公司信息
- jw3il
PommerLearn 評論
5/5
PommerLearn 的主要競爭對手和替代方案？
- Pommerman Baseline Agents (official)
- OpenAI Baselines
- Stable-Baselines3
- Ray RLlib