importgymfromstable_baselines3importDQNfromstable_baselines3.common.evaluationimportevaluate_policy# Create environmentenv=gym.make('LunarLander-v2')# Instantiate the agentmodel=DQN('MlpPolicy',env,verbose=1)# Train the agentmodel.learn(total_timesteps=int(2e5))# Save the agentmodel.save("dqn_luna...
稍作说明,有的同学可能会疑惑这个训练过程中的loss是什么,我们直接在dqn的源代码中搜索loss,不难看出,stable_baseline3的DQN使用的loss是当前策略网络查询得到的Q值和固定的目标网络查询的Q值的L1 loss。 差不多一分多钟后,训练完成,接下来,我们用stable_baselines3提供的评估函数来评估训练结果: mean_reward,std_r...
Step就是传入一个动作，并计算reward，返回新的state。Reset是环境重置初始化。检查环境：stable_baselines3.common.env_checker check_envenv = FinanceEnv()check_env(env)04 sb3已实现的算法 DQN和QR-DQN仅支持离散的动作空间；DDPG，SAC，TD3等仅支持连续的动作空间。离散的空间对应的金融投资就是：做多，平仓...
Step就是传入一个动作,并计算reward,返回新的state。 Reset是环境重置初始化。 检查环境: fromstable_baselines3.common.env_checkerimportcheck_env env = FinanceEnv() check_env(env) 04 sb3已实现的算法 DQN和QR-DQN仅支持离散的动作空间;DDPG,SAC,TD3等仅支持连续的动作空间。 离散的空间对应的金融投资就是...
对于稳定的强化学习算法,stable_baselines3提供了多种选择,包括Proximal Policy Optimization (PPO)、Deep Q-Network (DQN)、SAC (Soft Actor-Critic)等。这些算法在不同的强化学习任务和环境中具有良好的性能和稳定性。 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: ...
stable_baselines3 a2c common ddpg dqn her ppo sac td3 __init__.py py.typed version.txt tests .dockerignore .gitignore .readthedocs.yml CITATION.bib CODE_OF_CONDUCT.md CONTRIBUTING.md Dockerfile LICENSE Makefile NOTICE README.md pyproject.toml setup.pyBreadcrumbs stable-baselines3/...
Discrete:离散值的集合,如:Discrete(3)表示取值可以为0,1,2 Tuple:其他空间的元组,可以将Box,Discrete组成元组,如Tuple(Discrete(2), Box(0, 100, shape=(1, ))),但是stable-baselines3不支持Tuple,可以用Dict代替。 Dict:空间的字典,如Dict({'height':Discrete(2), 'speed':Box(0, 100, shape=(1,)...
Get Q values in Stable-baseline3 callback Is there a way to access the q values/mean- q value in a DQN using Stable baseline3? This doesnt work and I cant seem to find a way written in the docs or a way I can implement this given im new to ... stable-baselines dqn stableb...
import gymnasium as gym from stable_baselines3.ppo.policies import MlpPolicy from stable_baselines3 import DQN env = gym.make("myEnv") model = DQN(MlpPolicy, env, verbose=1) Yes I know, "myEnv" is not reproducable, but the environment itself is too large (along with the structure of...
stable_baseline3玩倒立摆(离散的动作空间)。 importgym fromstable_baselines3importDQN env = gym.make("CartPole-v0") model = DQN("MlpPolicy",env,verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000,log_interval=4) model.save("dqn_cartpole")