7.4　其他强化学习库

正如之前所说，和RL相关的库还有好几个。总体来说，TensorFlow比PyTorch更受欢迎，因为它在深度学习社区中更为知名。下面是我的库列表：

• Keras-RL：由Matthias Plappert于2016年创立，包括基本的深度RL方法。顾名思义，该库是使用Keras实现的，它是TensorFlow的高级包装器（https://github.com/keras-rl/keras-rl）。
• Dopamine：谷歌于2018年发布的库。由于它来自谷歌，所以它只限定于TensorFlow也就不奇怪了（https://github.com/google/dopamine）。
• Ray：用于机器学习代码的分布式执行。RL的实用工具包就是该库的一部分（https://github.com/ray-project/ray）。
• TF-Agents：谷歌在2018发布的另一个库（https://github.com/tensorflow/agents）。
• ReAgent：Facebook Research发布的库。它内部使用PyTorch并使用声明式风格的配置（比如创建一个JSON文件来描述问题），这限制了可扩展性。但是，由于它是开源的，你可以随时扩展想要的功能（https://github.com/facebookresearch/ReAgent）。
• Catalyst.RL：由Sergey Kolesnikov（本书的技术评审之一）发起的项目。它使用PyTorch作为后端（https://github.com/catalyst-team/catalyst）。
• SLM Lab：另一个PyTorch的RL库（https://github.com/kengz/SLM-Lab）。