2、定义强化学习环境:将机器人传感器数据转换为状态,定义动作空间和奖励函数。 3、使用 Stable-Baselines3 训练 PPO 策略:智能体通过不断交互学习最优导航策略。 4、评估和优化模型:调整超参数,提高导航成功率。 5、部署到真实机器人:将训...
obs = env.reset()# 关闭环境env.close() 方法3:使用evaluate_policy可视化训练结果 如果你已经训练了一个模型,可以使用stable_baselines3的evaluate_policy函数来可视化模型的表现: fromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_envfromstable_baselines3.common.evaluationimportevalu...
需要说明的是,stable_baselines3的侧重对象应该是初步接触深度强化的萌新玩家和偏强化学习理论研究的同学们,一旦遇到实际工程场景的研究和部署,我个人觉得还是自己搭建网络完成各种utils的搭建比较靠谱,stable_baselines3能够提供的utils不是细粒度的。 当然,直接在stable_baselines3的源代码上修改也是可以的,后面有时间我会...
Saving video to /home/jyli/Robot/rl-baselines3-zoo/logs/ppo/CartPole-v1_1/videos/final-model-ppo-CartPole-v1-step-0-to-step-1000.mp4 Moviepy - Building video /home/jyli/Robot/rl-baselines3-zoo/logs/ppo/CartPole-v1_1/videos/final-model-ppo-CartPole-v1-step-0-to-step-1000.mp4. Mo...
stablebaselines3详细教程,干货满满,持续更新。相应课件关注公众号[人工智能理论与实操]获取, 视频播放量 3706、弹幕量 1、点赞数 60、投硬币枚数 38、收藏人数 180、转发人数 6, 视频作者 人工智能理论与实操, 作者简介 ,相关视频:stablebaselines3全教程 第二讲 保存
在PyCharm中安装stable_baselines3是一个相对简单的过程。以下是详细的步骤: 打开PyCharm IDE: 确保你已经启动了PyCharm并打开了你要安装stable_baselines3的项目。 进入项目设置: 点击顶部菜单栏中的“File”(文件)选项,然后选择“Settings”(设置)。 找到Python解释器: 在设置窗口中,选择“Project: [Your Project ...
51CTO博客已为您找到关于stable_baselines3 如何使用gpu训练的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及stable_baselines3 如何使用gpu训练问答内容。更多stable_baselines3 如何使用gpu训练相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现
Stable Baselines3是基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的算法实现，是Stable Baselines库的升级版，适合研究人员和开发者轻松使用现代深度强化学习算法。通过以下步骤，可在一小时内掌握stable-baselines3基础：1. 环境配置 (15分钟)2. 理解基本概念和结构 (10分钟)3. 运行简单示例 (10分钟...
stable_baselines3 标准化 1. 归一化(Normalization) 将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内: x是指一列的值,x_i是列中的每一个,min(x)是这一列的最小值,max(x)是这一列的最大值。 当要求特征必须是在0-1之间的,此时必须要使用归一化。
stable-baselines3学习之自定义策略网络(Custom Policy Network) stable-baselines3为图像 (CnnPolicies)、其他类型的输入特征 (MlpPolicies) 和多个不同的输入 (MultiInputPolicies) 提供policy networks。 1.SB3 policy SB3网络分为两个主要部分: 一个特征提取器(通常在适用时在actor和critic之间共享),作用是从高维ob...