摘要:

本文将介绍两个受欢迎的强化学习框架OpenAI Baselines和Stable Baselines，并对它们进行比较和评估。首先，我们将讨论Stable Baselines作为OpenAI Baselines的一个分支的关系，并强调Stable Baselines的出现是为了改进和优化原始框架。然后，我们将比较这两个框架在功能和性能上的优势，讨论它们在特定场景和任务中的差异。接下来，我们将重点介绍Stable Baselines在多GPU训练和多机多卡支持方面的改进，并探讨其在大范围训练任务中的优势。另外，本文还将涵盖使用体验和易用性、GitHub资源和社区支持等方面的讨论。最后，我们将总结OpenAI Baselines和Stable Baselines的特点和优劣，并提供进一步研究和探索的方向。