#22 · 主分类: 游戏AI与行为树
pgx
ai
alphazero
artificial-intelligence
backgammon
bridge-game
chess
game
go-game
jax
machine-learning
poker
python
reinforcement-learning
shogi
♟️ 基于JAX的向量化强化学习游戏环境
项目最后更新:03/06/25
GitHub Stars
641
Forks数量
55
贡献者数量
17
许可证
Apache-2.0
收录理由
做棋盘游戏强化学习研究的人,多半都体会过环境代码一次只能跑一局的憋屈。pgx 把国际象棋、围棋、将棋、双陆棋、扑克变体和黑白棋直接写进 JAX,模拟器不再靠 Python 循环逐个推进,而是以向量化方式在 GPU 上并行跑批。这样一来,上千局对局可以同时生成,AlphaZero 那类自对弈训练最吃这种吞吐量。所有游戏共用一套 API,换环境做基准测试几乎不用改代码,还提供了导出到 PettingZoo 的通道,方便搭多智能体场景。想在多个棋盘游戏间对比智能体,或者把自对弈规模往上推,这个库能省掉大量自己写环境管线的功夫。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容,欢迎 联系我们推荐选题或投稿。