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PFN、PyTorch版の深層強化学習ライブラリ「PFRL、ピーエフアールエル」を公開

2020年7月30日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

Preferred Networks(PFN)は2020年7月30日、PyTorch版の深層強化学習ライブラリ「PFRL(ピーエフアールエル)」をオープンソースとして公開した。ディープラーニング(深層学習)のフレームワークをChainerからPyTorchへ移行してPyTorchコミュニティと連携を強化する一環で、深層強化学習ライブラリ「ChainerRL」の後継ライブラリとして公開する。

 PFRLは、ディープラーニング(深層学習)のライブラリ「PyTorch」で利用可能な、深層強化学習ライブラリである(図1)。Chainerによる層強化学習ライブラリ「ChainerRL」のPyTorch版にあたる。PFNは現在、深層学習のフレームワークをChainerからPyTorchへ移行してPyTorchコミュニティと連携を強化しており、この一環としてPFRLを公開した。

図1:PFRLのロゴ(出典:Preferred Networks)図1:PFRLのロゴ(出典:Preferred Networks)
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 PFRLを使うと、最近の代表的な深層強化学習アルゴリズムを、共通のインタフェースで使えるようになる。複数のアルゴリズムを比較したり、組み合わせたりして実験できる。特に重要な9つのアルゴリズムについては、十分にベンチマークした、研究開発のベースとなる再現実装スクリプトを提供する。

 ChainerRLユーザーは、既存のコードをほとんど書き換えることなくPyTorchに移行できるとしている。

 なお、PFNは、2020年の深層学習の国際学会「Neural Information Processing Systems」(NeurIPS)で行われる強化学習コンペティション「MineRL Competition」の競技参加者向けに、PFRLによるベースラインを提供する予定。また、Optunaを使ったハイパーパラメータ探索の実装例も提供する。

 2020年5月には、Chainerの有用機能をPyTorch向けに再実装したライブラリ「pytorch-pfn-extras」も公開している(関連記事Chainerの有用機能をPyTorch向けに再実装したライブラリ「pytorch-pfn-extras」、PFNが公開)。

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Preferred Networks / 深層強化学習 / PyTorch

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