如果您的任务需要对actor/value架构进行更精细的控制,您可以直接重新定义策略: fromtypingimportCallable,Dict,List,Optional,Tuple,Type,Unionimportgymimporttorchasthfromtorchimportnnfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.policiesimportActorCriticPolicyclassCustomNetwork(nn.Module):""" Custom netw...
importgymfromstable_baselines3importPPOdefmain():env=gym.make('CartPole-v1')# 创建环境model=PPO("MlpPolicy",env,verbose=1)# 创建模型model.learn(total_timesteps=20000)# 训练模型model.save("ppo_cartpole")# 保存模型test_model(model)# 测试模型deftest_model(model):env=gym.make('CartPole-v1'...
# import RL 算法 from stable_baselines3 import PPO import numpy as np from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy 下面是具体的代码 # 指定使用的环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 指定使用的模型 # 第一个参数指定网络类型,可选MlpPolicy,CnnPolicy,MultiInputPolicy # 如果想...
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Stable Baselines3 (SB3) 是 PyTorch 中强化学习算法的一组可靠实现。它将一些算法打包,使得我们做强化学习时不需要重写网络架构和训练过程,只需要实例化算法、模型并且训练就可以了。 1、Import Dependencies !pip install stable-baselines3[extra] import os ...
01 hello baseline3 stable_baselines3 A2Cmodel = A2C(==)model.learn(=)02 整合tensorboard tensorboard --logdir ./a2c_cartpole_tensorboard/ 03 自定义env 把强化学习应用于金融投资，一定是需要自定义自己的强化学习环境。而sb3的自定义环境只需要遵守open ai的gym标准即可。gymnumpy npgym spacesFinanceEnv(...
这里我们选择statble-baseline3(下面简称sb3)。 Sb3的安装比较简单:pip install stable-baselines3 tensorboard。 今天我们来介绍下stablebaseline3。 安装比较简单:pip install stable-baselines3 tensorboard 我这里使用的是1.6.2版本。 01 hello baseline3
Stable Baselines3 (SB3)是 PyTorch 中强化学习算法的一组可靠实现。它是Stable Baselines的下一个主要版本。 Github 仓库:https ://github.com/DLR-RM/stable-baselines3 论文:https ://jmlr.org/papers/volume22/20-1364/20-1364.pdf RL Baselines3 Zoo(SB3 的训练框架):https ://github.com/DLR-RM/rl-...
StableBaselines3环境配置与训练教程要开始使用StableBaselines3进行强化学习，首先需要进行环境配置。你可以选择安装rl-baseline3-zoo，这将提供必要的依赖。如果需要记录训练过程，可以安装相关的视频保存依赖。以PPO算法和经典环境CartPole-v1为例，运行训练后，你会看到类似格式的输出。对于可视化，如果你在...