强化学习库比较

强化学习库比较#

在本节中，我们将提供Isaac Lab支持的强化学习库的概述，以及对各个库的性能基准测试。

支持的库有:

特性	RL-Games	RSL RL	SKRL	Stable Baselines3
算法包含	PPO, SAC, A2C	PPO, Distillation	详细列表	扩展列表
矢量化训练	是	是	是	否
分布式训练	是	是	是	否
ML 框架支持	PyTorch	PyTorch	PyTorch, JAX	PyTorch
多智能体支持	PPO	PPO	PPO + Multi-Agent 算法	外部项目支持
文档	少	少	全面	广泛
社区支持	小型社区	小型社区	小型社区	大型社区
在 Isaac 实验室中的可用示例	多	多	多	少

我们使用每个RL库在相同的 Isaac-Humanoid-v0 环境中进行了训练，在单个RTX PRO 6000 GPU上使用4096个环境并启用 --headless 模式，记录了每个RL库完成65.5M步训练的总时间。