Tianshou框架demo

Tianshou是一个基于PyTorch的强化学习开源框架，它专注于提供高效、易用的环境互动工具以及算法实现，帮助研究人员和开发者快速构建和实验他们的强化学习项目。虽然没有直接的官方Demo，但你可以通过以下步骤体验Tianshou：

1. **安装Tianshou**：首先需要安装Python和PyTorch，然后通过pip安装tianshou库：

   pip install tianshou gym[atari]

2. **查看教程示例**：访问Tianshou GitHub仓库（https://github.com/thu-iast/tianshou），找到`examples`文件夹下的代码。例如，有一个经典的DQN（Deep Q-Network）在CartPole-v0环境的简单示例。

3. **运行基本环境交互**：了解如何创建环境（Environment）、定义策略（Policy）、并开始训练（Trainer）过程。比如：

   from tianshou.env import Gym
   from tianshou.policy import DQNPolicy

   env = Gym('CartPole-v0')
   policy = DQNPolicy()
   trainer = ...  # 创建并配置Trainer
   trainer.run(env, policy)

4. **深入理解**：Tianshou还支持更复杂的算法和高级功能，如A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）、PPO（Proximal Policy Optimization）等。可以查阅文档了解更多信息。

**相关问题--:**
1. Tianshou与其他强化学习框架相比有何优势？
2. 如何在Tianshou中设置自定义的Q函数网络结构？
3. 如何处理连续动作空间的强化学习任务？