训练强化学习智能体需要管理复杂的并行模拟并实现高效的 PPO 算法。PufferLib 提供高性能的向量化环境和优化训练，以实现每秒数百万步的吞吐量。
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開啟並開始使用
測試它
正在使用「pufferlib」。 创建向量化 CartPole 环境并训练策略
預期結果:
- 创建了 256 个并行 CartPole 环境
- 策略：MLP，包含 256 个隐藏单元，ReLU 激活函数
- 在 GPU 上以每秒 120 万步的速度训练
- 第 100 回合：平均奖励 = 485.2
- 检查点已保存：checkpoints/checkpoint_100.pt
正在使用「pufferlib」。 构建自定义多智能体环境
預期結果:
- 定义了包含 4 个协作智能体的 MultiAgentEnvironment
- 观测空间：位置、目标、其他智能体位置
- 动作空间：每个智能体 5 个离散动作
- 成功使用 10 步回合测试
正在使用「pufferlib」。 集成 Atari 游戏环境
預期結果:
- 使用 PufferLib 向量化包装 atari-pong 环境
- 配置了 256 个并行环境
- 图像观测：84x84 灰度图
- 准备好使用 CNN 策略进行 PPO 训练
安全審計
安全Legitimate reinforcement learning library template and documentation. All 325 static findings are FALSE POSITIVES triggered by markdown documentation containing code examples. The scanner misinterpreted backtick characters in markdown code blocks as Ruby shell execution, environment variable references as credential access, and standard ML training patterns as suspicious behavior. This is a standard ML library with no malicious code.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
快速强化学习实验
使用高吞吐量并行环境原型设计和测试强化学习算法
训练游戏智能体
使用 PPO 为 Atari、Procgen 和自定义游戏环境开发智能体
模拟到真实的策略迁移
在向量化模拟器中训练策略并部署到物理系统
試試這些提示
使用 PufferLib 为 procgen-coinrun 创建包含 256 个并行环境的环境，并运行快速评估以测量每秒步数
帮助我创建一个用于网格世界导航任务的自定义 PufferEnv 环境，包含离散动作和向量化观测
编写完整的训练脚本，使用 PuffeRL 和 CNN 策略处理图像观测，包括检查点保存和 Weights & Biases 日志记录
使用 PettingZoo 环境创建多智能体训练设置，智能体之间共享策略，配置为 128 个并行环境
最佳實務
- 从较小的 num_envs（64-128）开始用于调试，然后扩展到 256 以上用于生产训练
- 在 PyTorch 2.0+ 上使用 torch.compile 且 mode=reduce-overhead 可获得 10-20% 的训练加速
- 在训练前分析环境性能，使用共享内存缓冲区识别瓶颈
避免
- 避免过度嵌套包装器，因为每个包装器都会增加环境步进的额外开销
- 不要在环境步进方法中分配新数组 - 使用预分配的缓冲区实现零拷贝操作
- 避免在没有检查点的情况下运行训练 - 对于长时间运行的实验，恢复能力至关重要