from stable_baselines3 import PPO, A2C # DQN coming soon from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env # 构建环境 env = GoLeftEnv(grid_size=10) env = make_vec_env(lambda: env, n_envs=1) 训练智能体 # 训练智能体 model = A2C('MlpPolicy', env, verbose=1).learn(5000)...
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...
model.save("ppo_cartpole")delmodel# remove to demonstrate saving and loadingmodel = PPO.load("ppo_cartpole") obs = env.reset()# while True:# action, _states = model.predict(obs)# obs, rewards, dones, info = env.step(action)# env.render() importgymfromstable_baselines3importPPOfromstab...
我正在尝试将稳定基线3库https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/中的 PPO 算法应用到我制作的自定义环境中。 我不明白的一件事是下面这一行: mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10, deterministic=True) ...
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 ...
stable-baselines3为图像 (CnnPolicies)、其他类型的输入特征 (MlpPolicies) 和多个不同的输入 (MultiInputPolicies) 提供policy networks。 1.SB3 policy SB3网络分为两个主要部分: 一个特征提取器(通常在适用时在actor和critic之间共享),作用是从高维observation中提取特征转换为特征向量,例如用CNN从图像中提取特征。
Stable Baselines3（简称 sb3）是一款备受欢迎的强化学习（RL）工具包，用户只需明确定义环境和算法，sb3 就能轻松完成训练和评估。本文将介绍 sb3 的基础内容：首先，回顾 RL 中的两个核心组件：智能体 Agent 和环境 Environment。1. 如何进行 RL 训练和测试？在 sb3 中，使用现成 RL 算法和 Gym ...
两端分别是一条入口(Entrance)轨道和一条出口(Exit)轨道，它们之间有N条平行的轨道。每趟列车从入口可以...
fromstable_baselines3importTD3 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" ...
Here is a quick example of how to train and run PPO on a cartpole environment: import gymnasium as gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human") model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10_000) vec_env = mod...