Esta es la aplicación de Linux llamada CleanRL cuya última versión se puede descargar como v1.0.0CleanRLRelease.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada CleanRL con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
LimpiarRL
DESCRIPCIÓN:
CleanRL es una biblioteca de Deep Reinforcement Learning que proporciona una implementación de un solo archivo de alta calidad con funciones fáciles de investigar. La implementación es limpia y simple, pero podemos escalarla para ejecutar miles de experimentos con AWS Batch. CleanRL no es una biblioteca modular y, por lo tanto, no debe importarse. A costa del código duplicado, hacemos que todos los detalles de implementación de una variante del algoritmo DRL sean fáciles de entender, por lo que CleanRL tiene sus propias ventajas y desventajas. Debería considerar usar CleanRL si desea 1) comprender todos los detalles de implementación de la variante de un algoritmo o 2) prototipo de funciones avanzadas que otras bibliotecas DRL modulares no admiten (CleanRL tiene líneas mínimas de código, por lo que le brinda una excelente experiencia de depuración y no no tiene que hacer muchas subclases como a veces en las bibliotecas DRL modulares).
Caracteristicas
- Cada detalle sobre una variante de algoritmo se coloca en un único archivo independiente
- Implementación de un solo archivo
- Implementación comparativa, más de 7 algoritmos y más de 34 juegos
- Registro de Tensorboard
- Reproducibilidad local mediante siembra
- Vídeos de captura de jugabilidad
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/cleanrl.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.