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项目简介
本项目是基于gRPC和IMPALA框架构建的分布式强化学习系统，借助大规模分布式训练，提升强化学习模型的效率与性能。IMPALA是高效的分布式强化学习架构，通过解耦Actor（智能体）和Learner（学习者），实现样本高效收集与并行训练。
项目的主要特性和功能
- 分布式通信：利用gRPC实现高效远程过程调用（RPC），支持Actor和Learner在不同机器通信，达成分布式训练。
- 强化学习框架：采用IMPALA架构，支持大规模并行训练，多个Actor与环境交互产生经验轨迹，Learner从中学习并更新策略。
- V-trace算法：引入V-trace Off-Policy Actor-Critic算法，纠正策略更新延迟导致的偏差，提高学习效率。
- GPU加速：Learner部分用GPU进行神经网络训练，大幅提升计算效率。
- 多任务支持：框架设计灵活，支持多任务学习，便于扩展到不同强化学习任务。
安装使用步骤
1. 环境准备
确保已安装以下依赖： - Python 3.7+ - TensorFlow 2.x - gRPC - CUDA（使用GPU时需要）
2. 下载源码
从项目仓库下载源码文件到本地。
3. 配置环境
进入项目目录，安装所需的Python包：
bash
pip install -r requirements.txt
4. 启动服务
启动gRPC服务端和客户端：
bash
python server.py
python client.py
5. 运行训练
启动Actor和Learner进行分布式训练：
bash
python actor.py
python learner.py
6. 监控与调试
使用TensorBoard等工具监控训练过程，查看损失函数、奖励等指标的变化：
bash
tensorboard --logdir=logs
通过以上步骤，可成功运行并使用本项目进行分布式强化学习训练。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】