pytorch AC算法实现

引用\[1\]中的代码展示了使用PyTorch实现扫雷游戏的强化学习PPO算法的训练过程。在训练过程中，通过调用test()函数对训练结果进行展示。该函数首先加载训练好的模型，然后在游戏环境中进行多次测试。在每次测试中，通过调用test_get_action()函数获取智能体的动作，并更新游戏状态。最后，展示算法的训练过程和运行效果。\[1\]

引用\[2\]中的博客介绍了使用强化学习PPO算法在扫雷游戏上的应用。该博客详细介绍了代码的实现过程，包括游戏环境的搭建、PPO算法的实现以及主要代码的具体实现内容。同时，博客展示了算法的训练过程和运行效果。虽然代码还有一些不足之处，但希望能给读者在学习过程中带来帮助。\[2\]

根据以上引用内容，可以得出结论：PyTorch AC算法的实现是基于PPO算法的，通过训练模型并在游戏环境中进行测试来展示算法的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [强化学习：基于pygame和pytorch实现ppo算法在扫雷小游戏上的AI决策](https://blog.csdn.net/weixin_62212302/article/details/130467928)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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