确保训练过程正确:在训练过程中,确保你使用的是适合连续动作空间的算法,如 Proximal Policy Optimization (PPO) 或 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。 以下是一个简单的示例,展示了如何使用MlpPolicy和 PPO 算法来训练一个连续动作空间的模型: 代码语言:javascript 复制 importgym from stable_baselines3impor...
开发者ID:Stable-Baselines-Team,项目名称:stable-baselines,代码行数:24,代码来源:run_mujoco.py 示例3: train ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from stable_baselines.common import policies [as 别名]# 或者: from stable_baselines.common.policies importMlpPolicy[as 别名]deftrain(env_id, num_timesteps, s...
Adapted from Stable Baselines. :param flat_observations: (th.Tensor) The observations to base policy and value function on. :param net_arch: ([int or dict]) The specification of the policy and value networks. See above for details on its formatting. :param activation_fn: (nn.Module) The...
直接经济影响涉及商品零售业、旅游业、综合服务等行业。很多方面难以进行定量地评估，现仅就SARS 疫情较重...
from stable_baselines3.common.policiesimportMlpPolicy # 创建环境 env=gym.make('Pendulum-v0')env=DummyVecEnv([lambda:env])# 定义策略网络 policy_kwargs=dict(net_arch=[64,64],activation_fn=torch.nn.ReLU)# 创建并训练模型 model=PPO(MlpPolicy,env,policy_kwargs=policy_kwargs,verbose=1)mode...
from stable_baselines3.common.policiesimportMlpPolicy # 创建环境 env=gym.make('Pendulum-v0')env=DummyVecEnv([lambda:env])# 定义策略网络 policy_kwargs=dict(net_arch=[64,64],activation_fn=torch.nn.ReLU)# 创建并训练模型 model=PPO(MlpPolicy,env,policy_kwargs=policy_kwargs,verbose=1)...