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DeepMind Lab2D

一个用于创建网格世界的C++和Lua编写的学习环境。

DeepMind Lab2D screenshot

关于

DeepMind Lab2D 是一个用于创建2D环境的机器学习系统。该系统的主要目标是易用性和性能：环境是“网格世界”，其布局由简单的文本地图和Lua代码的组合定义，并且行为由Lua代码定义。机器学习代理通过Python dm_env API或自定义C API（也用于DeepMind Lab）与这些环境交互。支持多个代理。

如果您在研究中使用 DeepMind Lab2D 并想引用它，我们建议您引用随附的 白皮书。

入门

我们在 python/random_agent 中提供了一个示例“随机”代理，它执行随机动作。这可以用作创建您自己的代理的基础，也可以用作预览环境的简单工具。

bazel run -c opt dmlab2d/random_agent -- --level_name=clean_up

外部依赖、先决条件和移植说明

DeepMind Lab2D 目前仅提供源代码。它依赖于几个外部软件库，我们以几种不同的方式提供这些库

  • 《dm_env》、《eigen》、《luajit》、《lua5.1》、《lua5.2》、《luajit》、《png》和《zlib》库被引用为外部Bazel源，并提供了Bazel BUILD文件。依赖的代码本身应该是相当可移植的，但我们提供的BUILD规则是针对x86上的Linux特定的。要在不同平台上构建，你很可能会需要编辑这些BUILD文件。

  • “通用强化学习API”包含在//third_party/rl_api中。

  • 需要几个额外的库，但它们以任何形式都没有提供；它们必须存在于你的系统中

    • 需要Python 3.6或更高版本，以及NumPy、PyGame和packaging。

构建规则使用了几个针对GCC/Clang特定的编译器设置。如果你的编译器无法识别某些标志（通常这些是特定的警告抑制），你可能需要编辑这些标志。

免责声明

这不是官方的Google产品。

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下载文件

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源分布

此版本没有可用的源分布文件。请参阅生成分布存档的教程。

构建分布

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上传时间 CPython 3.11 manylinux: glibc 2.31+ x86-64

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上传时间 CPython 3.11 macOS 13.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.11 macOS 13.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.11 macOS 11.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.9 macOS 13.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.9 macOS 13.0+ ARM64

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上传时间 CPython 3.9 macOS 12.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.9 macOS 11.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.35+ x86-64

dmlab2d-1.0.0-cp38-cp38-manylinux_2_31_x86_64.whl (1.3 MB 查看哈希值)

上传时间 CPython 3.8 manylinux: glibc 2.31+ x86-64

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上传时间 CPython 3.8 macOS 13.0+ x86-64

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上传时间 CPython 3.8 macOS 13.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.8 macOS 12.0+ x86-64

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上传于 CPython 3.8 macOS 12.0+ ARM64

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上传于 CPython 3.8 macOS 11.0+ x86-64

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