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...
Python的NLTK、spaCy和Transformers等库提供了丰富的工具和模型,使得NLP任务(如分词、词性标注、命名实体识别等)变得非常简单。 3、强化学习 强化学习是机器学习的一个重要分支,主要研究智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略。Python的Gym、Stable-Baselines等库提供了多种环境和算法,使得开发者能够快速实现和测试强化...
from stable_baselines3.common.envs import DummyVecEnv 创建股票交易环境 class StockTradingEnv(gym.Env): def __init__(self, df): self.df = df self.action_space = gym.spaces.Discrete(3) # 三种动作:买、卖、持有 self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(df.shape[...
安装命令 确保安装必要的库: AI检测代码解析 pipinstallnumpy gym stable-baselines3 matplotlib 1. 分步指南 接下来,我们部署基础配置,以搭建博弈环境并实现强化学习算法。 基础配置 创建环境: 首先使用gym库创建博弈环境。 定义代理: 使用stable-baselines3库创建并训练代理。 操作交互(序列图) AgentEnvironmentUserAgent...
python312Packages.stable-baselines3: 2.3.2-unstable-2024-11-04 -> 2.4… Browse files ….0 (#359773) master (#359773) GaetanLepage authored Nov 28, 2024 2 parents 50bfbbd + e820bbf commit 0b671fc Showing 1 changed file with 17 additions and 29 deletions. Whitespace Ignore ...
首先,确保你已经安装了必要的库。如果没有,请输入以下命令进行安装: 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('MlpPolic...
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), sigma=0.1 * np.ones(n_actions)) ...
你可以在 https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3 了解更多关于这个图书馆的信息。 现在您下载并解压缩本书附带的代码文件。打开终端,在解压后文件夹中导航。使用以下命令切换到先前安装的conda环境: conda activate apress 接下来,在终端使用以下命令启动 Jupyter 笔记本: jypyter notebook 此时,您将看到...
与主流 RL 库兼容:与主流的 RL 库(如Stable Baselines3, RLlib等)无缝集成。 基本功能 创建环境 使用gymnasium库,可以方便地创建一个强化学习环境。 import gymnasium as gym # 创建CartPole环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 重置环境 env.reset() ...
将使用的主要库是TensorFlow, stable-baselines3和Gym Anytrading。运行以下代码来安装所需的依赖项: !pip install tensorflow !pip install stable_baselines3 !pip install gym !pip install gym-anytrading !pip install tensorflow-gpu 导入库 导入必要的库和设置环境开始: ...