現在強化學習越來越火，比如OpenAI在ICLR 2018上總共提交了7篇論文，其中4篇都是關於強化學習的。相應地，主流的人工智慧深度學習框架，都有相關的強化學習庫。
有TensorForce庫，基於TensorFlow構建，提供了強化學習的API，支援：
TensorForce的GitHub頁面：github.com/reinforceio/tensorforce
pytorch-rl庫，基於PyTorch構建，支援：
pytorch-rl的GitHub頁面：github.com/jingweiz/pytorch-rl
另外還有一個DeepRL庫，也是基於PyTorch構建的，支援：
DeepRL的GitHub頁面：github.com/ShangtongZhang/DeepRL
MXNet的官方樣例（`example/reinforcement-learning`）包含以下強化學習演算法的實現：
現在強化學習越來越火，比如OpenAI在ICLR 2018上總共提交了7篇論文，其中4篇都是關於強化學習的。相應地，主流的人工智慧深度學習框架，都有相關的強化學習庫。
TensorFlow有TensorForce庫，基於TensorFlow構建，提供了強化學習的API，支援：
A3CTRPONAFsDQNDouble-DQNN-step DQNVPGActor-Critic模型DQFDPPOTensorForce的GitHub頁面：github.com/reinforceio/tensorforce
PyTorchpytorch-rl庫，基於PyTorch構建，支援：
DQNDouble-DQNDueling DQNA3CACERpytorch-rl的GitHub頁面：github.com/jingweiz/pytorch-rl
另外還有一個DeepRL庫，也是基於PyTorch構建的，支援：
(Double/Dueling) DQNCategorical DQNQuantile Regression DQNA2CN-Step Q-LearningDDPGPPOOCAction Conditional Video PredictionDeepRL的GitHub頁面：github.com/ShangtongZhang/DeepRL
MXNetMXNet的官方樣例（`example/reinforcement-learning`）包含以下強化學習演算法的實現：
A3CDDPGDQN並行Actor-Critic模型