这是通过计算 Clipped Surrogate Objective 函数实现的,其核心是 Policy Loss。下面详细介绍 PPO 中的 Policy Loss: ratio=th.exp(log_prob-rollout_data.old_log_prob)policy_loss_1=advantages*ratiopolicy_loss_2=advantages*th.clamp(ratio,1-clip_range,1+clip_range)policy_loss=-th.min(policy_loss_1,p...
3)_build_mlp_extractor函数 4)_build函数 5)evaluate_actions函数 BaseCallback PPO: 1)train函数 官方文档的Developer Guide虽然写了一部分,但是仅仅是讲了一个大概 DummyVecEnv 序列化的环境封装类,实现了环境的自动reset 1)step_wait 每次step时会调用,对于每个环境,依次调用其step函数 如果环境终止,重新创建一...
I am attempting to train a PPO model on the CartPole-v1 environment. import gym from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecNormalize from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env from stable_baselines3.common....
I am on Ubuntu 20.04 in VS Code in a Jupyter notebook using gym==0.21.0, stable-baselines3==1.6.0, python==3.7.0 import gym from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy import os I make the environment environment_name = "CarRacing-v...
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...
通过上述步骤，对Stable Baselines3有基本理解。保持实验心态，调整算法与参数，以优化结果。环境配置：创建虚拟环境，安装稳定基线3及其他依赖，确保项目开发环境独立。浏览源代码：理解稳定基线3结构，通过查看特定文件夹如common和算法文件夹，学习代码组织与实现。示例运行：使用PPO算法训练CartPole环境，直观...
from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. DummyVecRnv 用于将 evaluate_policy 使我们更容易测试环境是如何表现的 ...
本文提供StableBaselines3小白教程，重点讲解环境配置与训练流程，旨在简化学习过程。首先，进行环境配置，涉及安装基础依赖如rl-baseline3-zoo，以及可选的log依赖，以确保训练过程记录详尽。接下来，以ppo算法与CartPole-v1环境为例，展示训练实例，目标是获取类似于特定格式的输出结果。考虑到使用远程服务器的...
首先,我们需要了解stable_baselines3的算法结构。stable_baselines3基于PyTorch实现,提供了多种经典算法,如PPO、A2C、DDPG等。每个算法都由一个主要的神经网络模型和一些辅助组件组成,如价值函数、策略网络等。我们可以通过修改这些组件来改变算法的行为。 接下来,我们需要确定要修改的目标。例如,我们可能希望改进算法的收敛...
Repository with all source files relating to the 6CCE3EEP Final Year Project titled "Self Parking with Reinforcement Learning." The project was implemented using Python, and used PyGame, OpenAI Gym, and the Stable Baselines-3 libraries in order to implement a Proximal Policy Optimisation (PPO) ...