首先,你需要安装所需的 Python 强化学习包。可以使用以下命令来安装 OpenAI Gym 和 Stable Baselines3: !pip install gym !pip install stable-baselines3 1. 2. 步骤2:导入所需的模块 在Python 脚本的开头,你需要导入所需的模块。以下是导入 OpenAI Gym 和 Stable Baselines3 所需的代码: importgymfromstable_...
在本项目中,我们使用的是Stable-Baselines3,这是一个标准化的库,它提供了易于使用的基于PyTorch的强化学习(RL)算法实现。 首先,设置环境。Stable-Baselines库内有很多内置的游戏环境,这里我们使用经典贪吃蛇的修改版本,并在中间额外设置十字交叉的墙。 创建一个类来代表我们的游戏,训练算法可以与之交互。我们可以通过Op...
# 组合1 pip install stablebaselines3==1.3.0. pip install gym==0.19.0 # 组合2 pip install stable-baselines3[extra]==1.7.0 pip install gym==0.21.0 # pip install gym[all]==0.21.0 pip install cloudpickle==2.2.1 19、error: subprocess-exited-with-error ...
初始化 DDPG 代理的示例: from stable_baselines3 import DDPG from stable_baselines3.common.noise import NormalActionNoise import numpy as np # Adding noise for exploration in continuous action spaces n_actions = env.action_space.shape[-1] action_noise = NormalActionNoise(mean=np.zeros(n_actions)...
pipinstallgym stable-baselines3[extra] 1. 编写代码 接下来,我们将编写代码以创建和训练智能体。以下是一个简单的示例代码: importgymfromstable_baselines3importPPO# 创建环境env=gym.make('CartPole-v1')# 初始化PPO代理model=PPO('MlpPolicy',env,verbose=1)# 训练智能体model.learn(total_timesteps=10000...
4.接下来就是想要运行一个强化学习程序去控制这个小摆锤了,由于我想研究SAC算法,所以我在网上找到了stable_baselines3的库,里面包括了大部分主流的强化学习算法,其中包括我想要学习的SAC,由于包已经是完全封装好的了,因此只需要在程序中定义所要使用的环境以及一些简单的超参数就可以(经过尝试,SAC算法的温度超参数,噪...
Stable Diffusion 是一个用于生成高质量 AI 绘画的 Python 库 安装Stable Diffusion库：pip install stable-baselines3[extra]调用Stable Diffusion生成图片以下是示例代码：# 加载预训练模型from guided_diffusion import dist_util, loggerfrom guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create_model...
Stable Diffusion 是一个用于生成高质量 AI 绘画的 Python 库 安装Stable Diffusion库: pip install stable-baselines3[extra] 调用Stable Diffusion生成图片以下是示例代码: # 加载预训练模型 from guided_diffusion import dist_util, logger from guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create...
stable-baselines3 - PyTorch implementations of Stable Baselines (deep) reinforcement learning algorithms. tensorflow - The most popular Deep Learning framework created by Google. theano - A library for fast numerical computation. DevOps Tools Software and libraries for DevOps. Configuration Management ...
!pip3 install pickle5 import pickle5 as pickle with open(path_to_protocol5, "rb") as fh: data = pickle.load(fh) 也可以从 python 3.6 保存到 protocol-4 pickle data.to_pickle(path_to_protocol4) 更新:如果从 stable-baselines3 加载模型时遇到这个问题: !pip install --upgrade --quiet cl...