keras-rl

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想尝试深度强化学习，又不想从零手写每个算法的团队，keras-rl 是个不错的起点。它把 DQN 及其 Double、Dueling 变体，还有 DDPG、CEM、Deep SARSA 这些成熟方法打包成简洁的 Python 接口，直接对接 Keras 模型。由于开箱即用地支持 OpenAI Gym，几行代码就能看着智能体在 CartPole、Pendulum 或 Atari 上学习。它给智能体和环境提供了抽象基类，想带入自己的问题场景也很容易，因此很适合教学和快速原型验证。把它当作观察 RL 算法行为的工具就好，别指望它扛起繁重的生产任务。