欢迎使用AquaRL强化学习框架，该框架的设计旨在让强化学习用起来更简单，更快，更方便的并行运算。AquaRL基于TensorFlow2实现，并且将网络的结构与整个框架剥离开来，只要的模型是按照keras风格写的，你都可以很方便使用该框架，而不需要进行额外的修改。这里的并行实现是通过MPI＋共享内存的形式实现。目前实现PPO和GAIL，未来将不断添加新的算法。
全新的框架即将推出，基于ray的分布式训练，同时支持一些监督学习方法，便于对表征的提取，也同步实现多线程调参，另外将支持R2D2中提到的LSTM训练方法。
目前就放个大概的结构，后面将完整版的结构放进去。
- 仿真环境难度自调整功能
- 支持可变step的轨迹
- 完善policy定义
- 添加DDPG算法
- 添加DQN算法
- 添加对循环网络的支持