针对强化学习（RL）领域，当前最常用且基础的深度学习框架主要是TensorFlow和PyTorch，因为它们提供了强大的张量计算、自动微分和GPU加速能力，是构建和训练强化学习模型的基础。Keras虽然也支持强化学习，但多作为TensorFlow的高层API存在，灵活性和扩展性不及PyTorch和TensorFlow本身。Apple MLX目前主要聚焦于大语言模型和视觉模型推理，强化学习相关应用较少，故此处不重点推荐。
强化学习相关最常用基础框架
- TensorFlow
作为Google开发的深度学习框架，TensorFlow支持静态和动态图，拥有丰富的强化学习库和工具，如TF-Agents、TensorForce等，适合科研和工业界大规模训练与部署 - PyTorch
以动态计算图著称，代码风格接近Python原生，灵活易调试，广泛被学术界和工业界用于强化学习研究和开发。配合Stable Baselines3、rlpyt等库，支持多种强化学习算法
强化学习领域常用且前沿的专业框架和库
这些库往往基于TensorFlow或PyTorch，提供了强化学习算法的高效实现、分布式训练支持、多环境集成等功能：
-
Stable Baselines3
基于PyTorch，提供多种经典和前沿强化学习算法实现，易用性强，文档丰富，适合快速原型开发和深入研究(www.deeprlhub.com/d/100)。 -
RLlib
基于Ray框架，支持大规模分布式训练，兼容TensorFlow和PyTorch，适合工业级复杂强化学习任务，支持自动调参和多算法选择 -
OpenAI Baselines
OpenAI官方强化学习算法实现库，基于TensorFlow，代码规范，适合研究对比实验，虽更新较少但仍具参考价值 -
TF-Agents
TensorFlow官方强化学习库，模块化设计，支持多种算法，适合TensorFlow生态用户进行深度强化学习研究 -
Acme
DeepMind开发的分布式强化学习框架，模块化且易于扩展，适合前沿研究和大规模训练 -
Coach（Intel RL Coach）
Intel推出的强化学习框架，支持多环境和可视化，适合利用Intel硬件加速的研究 -
ChainerRL
基于Chainer的强化学习库，适合喜欢Chainer框架的用户 -
Horizon
Facebook AI Research开发，专注工业级强化学习，适合推荐系统等大规模业务 -
其他值得关注的前沿框架
- CleanRL：简洁、易用，适合入门和快速实验
- Tiangou（天授） ：由OpenAI参与人员开发，代码优雅，适合研究和生产
- DI-engine：算法库丰富，支持自动驾驶、游戏等多领域，社区活跃
- LMM-R1：2025年东南大学开源的面向视觉语言多模态强化学习框架，创新性高，适合多模态复杂任务
- Spinning Up：OpenAI入门级强化学习库，适合初学者快速上手
选择建议
| 框架/库 | 依赖基础框架 | 主要特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| TensorFlow | TensorFlow | 生态完善，支持分布式和多平台部署 | 工业级大规模训练，科研 |
| PyTorch | PyTorch | 动态图，灵活易调试 | 研究开发，复杂模型 |
| Stable Baselines3 | PyTorch | 丰富算法，易用，文档好 | 快速原型，科研，生产 |
| RLlib | TensorFlow/PyTorch | 分布式训练，扩展性强 | 大规模分布式工业应用 |
| OpenAI Baselines | TensorFlow | 经典算法实现，研究参考 | 研究对比实验 |
| TF-Agents | TensorFlow | 模块化，算法丰富 | TensorFlow用户的深度强化学习研究 |
| Acme | TensorFlow | 分布式，模块化，适合前沿研究 | 大规模训练，科研 |
| Coach | TensorFlow | 多环境支持，Intel硬件加速 | Intel硬件加速研究 |
| CleanRL | PyTorch | 简洁易用，适合入门 | 快速实验，教学 |
| Tiangou (天授) | PyTorch | 代码优雅，研究与生产兼顾 | 研究和工业应用 |
| DI-engine | TensorFlow/PyTorch | 算法丰富，支持多领域 | 自动驾驶、游戏等多领域应用 |
| LMM-R1 | PyTorch | 多模态强化学习，创新性强 | 视觉语言多模态复杂任务 |
综上，强化学习领域最基础且常用的深度学习框架是TensorFlow和PyTorch，而在此基础上，Stable Baselines3、RLlib、OpenAI Baselines、TF-Agents、Acme等是强化学习算法开发和训练的主流库。近年来，CleanRL、Tiangou、DI-engine和LMM-R1等新兴框架因代码简洁、算法丰富和多模态支持等优势，逐渐受到关注，适合不同层次的研究和应用需求。选择时应结合项目规模、硬件环境、算法需求和团队技术栈综合考虑。
