Python中常用的强化模型

Python中，由于其丰富的库支持，有很多强大的工具可以实现强化学习模型。以下是几种常见的Python库和它们对应的强化学习模型：

1. **TensorFlow Reinforcement Learning (TF-Agents)**: TensorFlow官方提供的库，包含了高级API如`tf_agents`, 提供了Q-learning、Policy Gradients（如DQN、PPO）、Actor-Critic等模型的实现。

2. **Stable Baselines** 或 **RLlib**: 都是由Rllib库（由Facebook的PyTorch团队维护）提供的一组易用的强化学习库，支持多种算法，如DQN、PPO、A2C、TD3等。

3. **Keras-RL**: 这是一个建立在Keras之上的库，专注于简化RL模型的构建，特别是适用于连续动作空间的任务。

4. **rlkit** 和 **baselines**: 用于快速原型设计和实验的开源框架，包含了一系列基础的强化学习算法。

5. ** Dopamine**：Google Brain的一部分，提供了用于研究的强化学习基础库，支持各种算法。

6. **RLlib Zoo**: Ray项目的一部分，提供了预训练的模型，可以直接在许多环境中测试。

使用这些库，你可以快速地搭建和实验各种强化学习模型，比如基于Q-learning的离线学习解决方案、基于策略梯度的在线控制等。