选择“Python Interpreter”(Python解释器)。在右侧的列表中,您将看到已安装的Python解释器。选择您要为其安装rl_utils命令的解释器。在底部的 “Packages”(包)选项卡中,点击 “+” 按钮以添加新包。在弹出的对话框中,输入 “rl_utils” 并点击 “Install Package”(安装包)按钮。PyCharm将自动下载并安装rl_utils...
如果你确认 rl_utils 是一个第三方库,并且找到了它的安装方法,你可以通过 pip 来安装它。例如: bash pip install rl_utils 请注意,如果 rl_utils 不是一个公开的第三方库,你可能需要从源代码安装,或者使用其他方式获取它。 3. 验证'rl_utils'模块是否成功安装 安装完成后,你可以通过以下 Python 代码来验证...
utils.data import DataLoader # 定义数据预处理和增强 data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]), 'val': transforms.Compose([...
device=device,),sampler=SamplerWithoutReplacement(),)# PPO 损失设置ppo_loss = ClipPPOLoss(actor=policy,critic=critic,clip_epsilon=clip_epsilon,entropy_bonus=entropy_eps,value_loss_coef=0.5,gamma=gamma,lam=lmbda,advantage_normalization=True,)...
from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer,)from trl.trainer.rloo_trainer import RLOOConfig, RLOOTrainerfrom trl.trainer.utils import SIMPLE_QUERY_CHAT_TEMPLATEbase_model_name = "EleutherAI/pythia-1b-deduped"tokenizer = AutoTokenizer.from_...
首先采用三维建模工具完成机器人模型的建模,采用SW安装URDF导出插件,完成对模型的坐标系定义,为了降低算法移植的难度,我们采取的是参考开源项目中go2的坐标系命名和定义规则,这样在后续导入isacc中会更加简单,通过ros完成对机器人模型的查看: roslaunchurdf_tutorialdisplay.launchmodel:=/home/pi/Downloads/LocomotionWith...
(1)torch安装 (2)torchrl安装 (3)mujoco安装 2.实验设置 (1)mujoco游戏 (2)PPO算法 3.代码 (1)utils.py (2)algo.py (3)algo_ppo.py 4.实验结果 (1)InvertedPendulum-v4游戏 (2)InvertedDoublePendulum-v4游戏 5.遇到的问题和总结 (1)mujoco安装测试 (2)torchrl安装 (3)超参数设置 (4)总结 0.实...
from torchrl.utils import check_env_specs from tqdm.auto import tqdm import numpy as np import gymnasium as gym 环境与数据收集器构建 使用Gymnasium 创建环境,并配置必要的转换器: # 创建 Gym 环境 env_name = "CartPole-v1" # 示例环境名称 ...
fromtransformersimport(AutoModelForCausalLM,AutoModelForSequenceClassification,AutoTokenizer,)fromtrl.trainer.rloo_trainerimportRLOOConfig,RLOOTrainerfromtrl.trainer.utilsimportSIMPLE_QUERY_CHAT_TEMPLATE base_model_name="EleutherAI/pythia-1b-deduped"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name,padding...
from trl.trainer.utils import SIMPLE_QUERY_CHAT_TEMPLATE base_model_name = "EleutherAI/pythia-1b-deduped" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name, padding_side="left") tokenizer.add_special_tokens({"pad_token": "[PAD]"}) ...