TorchRL¶
TorchRL 是一个用于 PyTorch 的开源强化学习（RL）库。
您可以直接从 PyPI 安装 TorchRL（有关安装说明的更多信息，请参见下方专门的章节）：
$ pip install torchrl
TorchRL 提供了以 PyTorch 和 Python 为先的、涵盖低层与高层的强化学习（RL）抽象接口，旨在实现高效性、模块化、完善的文档支持以及充分的测试覆盖。 该代码旨在支持强化学习领域的研究工作。其中大部分代码以高度模块化的方式用 Python 编写，使研究人员能够轻松替换组件、改造现有组件，或以极少的工作量编写新组件。
本仓库旨在与现有的 PyTorch 生态库保持一致，同样具备“数据集支柱”： （环境）、 变换（transforms）、 模型、 数据工具（例如采集器和容器）等。 TorchRL 力求依赖尽可能少（仅需 Python 标准库、NumPy 和 PyTorch）。 常用环境库（例如 OpenAI Gym）仅为可选依赖。
在底层，TorchRL 提供了一组高度可复用的功能函数，用于损失函数、回报值以及数据处理。
TorchRL 致力于高度模块化和良好的运行时性能。
要深入了解 TorchRL 的设计理念和功能（超出本 API 参考文档的范围）， 请查阅 TorchRL 论文。
安装¶
TorchRL 的发布版本与 PyTorch 同步，因此请务必使用最新版本的 PyTorch，以始终享受该库的最新功能（尽管核心功能保证向后兼容 PyTorch >= 2.0）。 可通过以下方式安装夜间构建版本：
$ pip install tensordict-nightly
$ pip install torchrl-nightly
或通过 git clone 如果你愿意为库做出贡献：
$ cd path/to/root
$ git clone https://github.com/pytorch/tensordict
$ git clone https://github.com/pytorch/rl
$ cd tensordict
$ python setup.py develop
$ cd ../rl
$ python setup.py develop
开始使用¶
一系列快速入门教程，帮助您快速掌握该库的基本功能。如果您时间紧迫，可以先从 本系列的最后一项教程 开始，之后随时可向前跳转以学习更多内容！