Doi技术团队

天授 是一个基于 PyTorch 的深度强化学习平台。

CartPole-v0 是一个很简单的离散动作空间场景，DQN 也是为了解决这种任务。在使用不同种类的强化学习算法前，您需要了解每个算法是否能够应用在离散动作空间场景 / 连续动作空间场景中，比如像 DDPG [LHP+16] 就只能用在连续动作空间任务中，其他基于策略梯度的算法可以用在任意这两个场景中。

本项目是一个简单的图像分类应用程序，演示了如何使用 PyTorch Android API。此应用程序在静态图像上运行 TorchScript 序列化的 TorchVision 预训练的 resnet18 模型，该模型作为 Android 资产打包在应用程序内部。

Pytorch 迁移学习。在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。取而代之的是，通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练（例如 ImageNet，其中包含 120 万个图像，具有 1000 个类别），然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。