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各种库和框架在强化学习中应用JAX的比较

最编程 2024-08-11 13:47:25
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JAX(Just After eXecution)是一个由DeepMind开发的机器/深度学习库。所有JAX操作都是基于XLA或加速线性代数。XLA由谷歌开发,是一个特定领域的线性代数编译器,使用整个程序优化来加速计算。它使BERT的训练速度几乎快了7.3倍。

它是为高性能数值计算而设计的。JAX于2018年推出,目前由Alphabet子公司DeepMind使用。它类似于数字计算库NumPy,是Python编程的另一个库。其数值函数的API是基于NumPy的。

在这篇文章中,我们将探讨使用JAX进行强化学习的不同库和框架。

JAX强化学习代理

1.RLax

RLax(发音为'放松')是一个关于JAX的简单库。它为实现强化学习代理提供了有用的构建模块。

它可以直接从GitHub或PyPI安装。

所有RLax代码都可以使用jax.jit为不同的硬件(如CPU、GPU、TPU)进行编译。

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2.Haiku

Haiku是一个用于JAX的库。该神经网络允许用户使用熟悉的编程模型,并提供JAX的纯函数转换。

提供的两个核心工具包括一个模块抽象,hk.Module,和一个简单的函数转换,hk.transform。

它是用纯Python写的,但依赖于C++代码。

存储库可以在这里找到。

  1. Gymnax

Gymnax是Open AI的gym环境的JAX兼容版本。Gym是一个开源的Python库,用于开发和比较RL算法。它提供了一个标准的API来在学习算法和环境之间进行交流。在发布之后,该API已经成为这样做的领域标准。

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4.Dopamine

Dopamine是一个用于原型设计RL算法的研究框架。它的目的是满足对一个代码库的需求,在这个代码库中,用户可以*地试验一些疯狂的想法(理论研究)。

使用Dopamine最简单的方法是从源头安装并直接修改源代码。2020年发布的版本支持JAX代理,其中包括一个量化回归代理(QR-DQN)的实现。

它也可以用pip安装。此外,Dopamine支持Atari环境和Mujoco环境。

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5.JAX FLAX (RL)

2020年推出的Flax是一个为JAX设计的高性能神经网络库,它的设计非常灵活。通过分叉一个例子和修改训练循环来尝试新的训练形式,而不是通过向框架添加功能。

它是与JAX团队紧密合作开发的。FLAX背后的基本理念是库代码应该易于阅读和理解。

在其核心部分,Flax是围绕着被称为模块的参数化函数建立的,它可以作为普通函数使用。

谷歌研究:Flax资源库在GitHub上。

6.coax

coax是一个RL的python包,用于用基于JAX的函数近似器解决GymAI环境。

它的设计与RL的核心概念一致,而不是与代理的高级概念一致。这使得coax更加模块化,对RL用户更加友好。

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7.7.Acme

Acme是一个强化学习(RL)构件库,致力于暴露简单的代理。首先,这些代理作为参考实现,为算法性能提供强有力的基线。Acme的构建模块是以这样一种方式设计的,即代理可以在多种规模上编写。

它同时支持TensorFlow v2和JAX。

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