用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL:训练机器人Ant,3小时6000分,最高12000分

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL:训练机器人Ant,3小时6000分,最高12000分。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前排提醒,目前我们能 “用 ppo 四分钟训练 ant 到 6000 分”,比本文的 3 小时快了很多很多,有空会更新代码

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131724602

介绍了 Isaac Gym 库 如何使用 GPU 做大规模并行仿真,对环境模块提速。这篇帖子,我们使用 1 张 A100GPU 在 3 个小时之内,把 Ant 机器人训练到 6000 分以上,并开源了代码。希望对社区成员提供帮助。

用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL:训练机器人Ant,3小时6000分,最高12000分,强化学习(原理+项目实战)大合集,# 强化学习单智能体算法原理+项目实战,# 强化学习多智能体原理+项目实战,人工智能,深度学习,深度强化学习,强化学习

而这一篇帖子,我们开源了 GPU 并行仿真环境 Isaac Gym 的强化学习库小雅 ElegantRL 的训练代码。并在文章结尾贴上了我们的多个训练结果。想要在 GPU 并行环境上训练强化学习算法,并发挥出 GPU 仿真环境的全部潜力,需要对强化学习的代码做一些较大的改动,所以我们将代码发布在了 ElegantRL 这个强化学习库的 develop 分支里,收集使用反馈后,我们会将它整合到 master 分支里,如果大家想贡献代码,也可以直接 pull request 提自己的分支。我们社区的核心成员会对代码进行审核,提出调整意见。(运行下方代码的 demo_Isaac_Gym.py 就可以训练了)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-594619.html

1.用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL

到了这里,关于用 GPU 并行环境 Isaac Gym + 强化学习库 ElegantRL:训练机器人Ant,3小时6000分,最高12000分的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Pytorch深度强化学习:Gym安装与环境搭建教程(附基本指令表)

    本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理,并且 采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现 ,帮助读者理解并快速上手开发。同时,辅以各种机器学习、数据处理技术,扩充人工智能的底层知识。 🚀详情:《Pytorch深度强化学习》 强化学习是在潜在的不确定复杂环

    2024年02月05日
    浏览(92)
  • 【深度强化学习】Python:OpenAI Gym-CarRacing 自动驾驶 | 提供项目完整代码 | 车道检测功能 | 路径训练功能 | 车辆控制功能

          💭 写在前面: 本篇是关于 OpenAI Gym-CarRacing 自动驾驶项目的博客,面向掌握 Python 并有一定的深度强化学习基础的读者。 GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本,经过修改以支持模拟汽车在

    2024年02月16日
    浏览(48)
  • Anaconda+PyCharm+PyTorch+Gym深度强化学习环境搭建 送新手直接送进炼丹炉

    需要下载的软件和包: Anaconda Pycharm Python PyTorch gym pygame 直接从官网下载: https://www.anaconda.com https://www.anaconda.com/ 点击Download下载即可。 下载好后,打开安装包,自己选一个安装路径,默认路径也行,放其他盘也行,我安装在D盘下的Anaconda文件夹下。 安装向导一路下一步即可

    2024年02月06日
    浏览(71)
  • Humanoid-Gym 开源人形机器人端到端强化学习训练框架!星动纪元联合清华大学、上海期智研究院发布!

      Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer GitHub Repository: GitHub - roboterax/humanoid-gym: Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer   Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的易于使用的强化学习(RL)框架,旨在训练仿人机器人的运动

    2024年04月12日
    浏览(53)
  • windows11+GPU1060安装强化学习环境之pytorch

    这里大家看一个视频系列,讲得非常详细,链接在此:https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a 这里主要是说我遇到的问题以及解决办法。 首先,我的笔记本是有显卡的,只不过算力为6,较低,但是已经差不多了,主要是想在windows上操作,嗯,还

    2024年01月19日
    浏览(49)
  • Pytorch实现多GPU并行训练(DDP)

    Pytorch实现并行训练通常有两个接口: DP(DataParallel) 和 DDP(DistributedDataParallel) 。目前 DP(DataParallel) 已经被Pytorch官方deprecate掉了,原因有二:1, DP(DataParallel) 只支持单机多卡,无法支持多机多卡;2, DP(DataParallel) 即便在单机多卡模式下效率也不及 DDP(Distributed

    2024年02月11日
    浏览(87)
  • MindSpore强化学习:使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练

    本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习:使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》,作者: irrational。 半猎豹(Half Cheetah)是一个基于MuJoCo的强化学习环境,由P. Wawrzyński在“A Cat-Like Robot Real-Time Learning to Run”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节组成的2D机

    2024年04月29日
    浏览(44)
  • 【深入了解PyTorch】PyTorch分布式训练:多GPU、数据并行与模型并行

    在深度学习领域,模型的复杂性和数据集的巨大规模使得训练过程变得极具挑战性。为了加速训练过程,利用多个GPU进行并行计算是一种常见的方法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,提供了强大的分布式训练工具,使得多GPU、数据并行和模型并行等技术变得更加容易实现

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • Python深度强化学习实战 ——OpenAI Gym-CarRacing自动驾驶项目

          💭 写在前面: 本篇是关于 OpenAI Gym-CarRacing 自动驾驶项目的博客,面向掌握 Python 并有一定的深度强化学习基础的读者。 GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本,经过修改以支持模拟汽车在

    2024年02月16日
    浏览(56)
  • 【动手学强化学习】安装gym subprocess-exited-with-error

    以下内容均在ubuntu18.0.4环境使用 最近在看《动手学强化学习》安装运行相关的gym环境时候遇到了一些问题。 1、文中使用gym为== 0.18.3 该版本 支持 python3.8, python3.9 使用会有问题,env.seed()无法直接使用。(使用3.8.16 可成功运行文中代码) 2、在linux下本来已经安装了一个pyth

    2024年02月11日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包