XuanCe: A Comprehensive and Unified Deep Reinforcement Learning Library

📄 arXiv: 2312.16248v1 📥 PDF

作者: Wenzhang Liu, Wenzhe Cai, Kun Jiang, Guangran Cheng, Yuanda Wang, Jiawei Wang, Jingyu Cao, Lele Xu, Chaoxu Mu, Changyin Sun

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DL

发布日期: 2023-12-25

备注: 16 pages, 4 figures, 32 conferences

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

XuanCe：一个全面统一的深度强化学习库，兼容多种框架和平台

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度强化学习 强化学习库 多智能体 PyTorch TensorFlow

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习框架往往存在兼容性差、算法集成困难等问题，限制了研究和应用的效率。
  2. XuanCe通过统一的接口设计和模块化架构，实现了对多种深度学习框架和硬件平台的支持，方便算法的开发和部署。
  3. 在多个经典强化学习环境中的实验表明，XuanCe具有良好的性能和可扩展性，为研究者提供了一个强大的工具。

📝 摘要（中文）

本文介绍了XuanCe，一个全面且统一的深度强化学习（DRL）库，旨在兼容PyTorch、TensorFlow和MindSpore。XuanCe提供了广泛的功能，包括超过40种经典的DRL和多智能体DRL算法，并具有轻松集成新算法和环境的灵活性。它是一个通用的DRL库，支持CPU、GPU和Ascend，并且可以在各种操作系统（如Ubuntu、Windows、MacOS和EulerOS）上执行。在包括MuJoCo、Atari和StarCraftII多智能体挑战赛等流行环境上进行的大量基准测试证明了该库令人印象深刻的性能。XuanCe是开源的，可以通过https://github.com/agi-brain/xuance.git访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度强化学习库通常只支持特定的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），导致研究者需要在不同的框架之间切换，增加了学习成本和开发难度。此外，集成新的算法和环境也比较复杂，限制了研究的效率。

核心思路：XuanCe的核心思路是提供一个统一的、模块化的深度强化学习库，通过抽象底层实现细节，使得用户可以在不同的深度学习框架和硬件平台上轻松地开发和部署强化学习算法。这种设计降低了学习成本，提高了开发效率。

技术框架：XuanCe的整体架构包括以下几个主要模块：1) 环境接口：用于连接不同的强化学习环境；2) 算法库：包含多种经典的DRL和多智能体DRL算法；3) 网络结构：提供常用的神经网络结构，并支持自定义网络结构；4) 训练框架：负责算法的训练和评估；5) 硬件支持：支持CPU、GPU和Ascend等硬件平台。

关键创新：XuanCe的关键创新在于其统一的接口设计和模块化的架构。通过抽象底层实现细节，XuanCe实现了对多种深度学习框架和硬件平台的支持，使得用户可以在不同的平台上无缝切换。此外，XuanCe还提供了丰富的算法库和网络结构，方便用户快速构建和测试新的强化学习算法。

关键设计：XuanCe的关键设计包括：1) 统一的算法接口：所有算法都遵循相同的接口规范，方便用户集成和使用；2) 模块化的网络结构：网络结构可以灵活组合和配置，满足不同算法的需求；3) 可扩展的训练框架：训练框架支持自定义训练流程和评估指标，方便用户进行实验和分析。

📊 实验亮点

XuanCe在MuJoCo、Atari和StarCraftII多智能体挑战赛等多个流行环境中进行了广泛的基准测试。实验结果表明，XuanCe在这些环境中取得了令人印象深刻的性能，证明了其有效性和通用性。具体的性能数据和对比基线可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

XuanCe作为一个全面统一的深度强化学习库，可以广泛应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶、推荐系统等领域。它降低了深度强化学习的开发门槛，加速了相关技术在各个领域的应用，并促进了深度强化学习算法的创新和发展。未来，XuanCe有望成为深度强化学习研究和应用的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present XuanCe, a comprehensive and unified deep reinforcement learning (DRL) library designed to be compatible with PyTorch, TensorFlow, and MindSpore. XuanCe offers a wide range of functionalities, including over 40 classical DRL and multi-agent DRL algorithms, with the flexibility to easily incorporate new algorithms and environments. It is a versatile DRL library that supports CPU, GPU, and Ascend, and can be executed on various operating systems such as Ubuntu, Windows, MacOS, and EulerOS. Extensive benchmarks conducted on popular environments including MuJoCo, Atari, and StarCraftII multi-agent challenge demonstrate the library's impressive performance. XuanCe is open-source and can be accessed at https://github.com/agi-brain/xuance.git.