定义在stable_baselines3.common.policies里,输入是状态,输出是value(实数),action(与分布有关),log_prob(实数) 实现具体网络的构造(在构造函数和_build函数中),forward函数(一口气返回value,action,log_prob)和evaluate_actions(不返回action,但是会返回分布的熵) 1)构造函数 一般构造函数需要有至少三个参数: observ...
models_dir='models/PPO'model_path=f'{models_dir}/250000.zip'env=gym.make('LunarLander-v2')env.reset()model=PPO.load(model_path,env=env) 我们可以从第 250000 步继续训练该模型,完整代码如下: importgymfromstable_baselines3importPPOimportosmodels_dir='models/PPO'model_path=f'{models_dir}/250...
稳定基线3模型中基于 LSTM 的策略 我正在尝试使用 stable-baselines3 库制作 PPO 模型。我想使用一个带有 LSTM 层的策略网络。然而,我在图书馆的网站上找不到这种可能性,尽管它存在于以前版本的 stable-baselines 中:https://stable-baselines.readthedocs.io/en/master/modules/policies.html#stable_baselines。 co...
importgymimporttorchasthfromstable_baselines3importPPO# Custom actor (pi) and value function (vf) networks# of two layers of size 32 each with Relu activation functionpolicy_kwargs=dict(activation_fn=th.nn.ReLU,net_arch=[dict(pi=[32,32],vf=[32,32])])# Create the agentmodel=PPO("MlpP...
3、模型训练 在使用sb3尽心模型训练的时候,只需要根据参数要求,对参数进行设置即可: import numpy as np import torch from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env import random import argparse import GymEnv ...
fromstable_baselines3importSAC fromstable_baselines3.common.noiseimportNormalActionNoise,OrnsteinUhlenbeckActionNoise #强化学习模型列表 MODEL_LIST = ["a2c","ddpg","ppo","sac","td3"] # tensorboard_log路径 TENSORBOARD_LOG_DIR =f"tensorboard_log" ...
baselines3版本是1.1.0。使用pip安装更高版本的stable_baselines3可以解决这个问题。我以前 ...
❓ Question I am interested in using stable-baselines to train an agent, and then export it through ONNX. So, I made my code as following: model = PPO.load('Normal_best.zip', env=env) onnxable_model = OnnxablePolicy.OnnxablePolicy(model.p...
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net和action_netPackage 在一起。我的解决方案是实现稳定基线3的PPO（MLP）模型，但我相信它不会是不...