3)collect_rollout() 4)learn函数 BasePolicy: 1)构造函数: 2)predict函数 3)extract_features函数 4)make_features_extractor函数 ActorCriticPolicy: 1)构造函数 2)forward函数 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...
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 # 如果想使用自定义的网络结构...
Stable Baselines3的evaluate_policy和predict结果不一致,可能是由于以下原因导致: - 数据集不同:评估模型时使用的数据集可能包含标签,而在预测时,使用的数据集可能不包含标签。 - 模型操作:如果模型中存在Dropout等随机性操作,评估和预测结果也可能不同。 为了解决这个问题,可以使用相同的数据集进行评估和预测,并且需要...
See issue https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3/issues/1018 if data is not None: data["n_envs"] = env.num_envs else: # Use stored env, if one exists. If not, continue as is (can be used for predict) if "env" in data: env = data["env"] # noinspection PyArgument...
action,_states = model.predict(obs,deterministic=True) obs,reward,done,info = env.step(action) env.render() ifdone: obs = env.reset() td3应用于pendulum的环境(连续环境的action) importgym importnumpyasnp fromstable_baselines3importTD3
Bug fixes, sync with Stable-Baselines, code cleanupBreaking Changes:Removed default seed Bump dependencies (PyTorch and Gym) predict() now returns a tuple to match Stable-Baselines behaviorNew Features:Better logging for SAC and PPO Bug Fixes:...
obs = env.reset()# while True:# action, _states = model.predict(obs)# obs, rewards, dones, info = env.step(action)# env.render() importgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_env# Parallel environmentsenv = make_vec_env("CartPole-v1", n_en...
td3.policies import MlpPolicy from stable_baselines3.common.noise import NormalActionNoise, OrnsteinUhlenbeckActionNoise env = gym.make('Pendulum-v0') # The noise objects for TD3 n_actions = env.action_space.shape[-1] action_noise = NormalActionNoise(mean=np.zeros(n_actions),...
import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make("CartPole-v1") model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) obs = env.reset() for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs, deterministic=True) obs, reward, done, info = ...
3年前 .coveragerc Sync with Stable-Baselines 5年前 .dockerignore Add dockerfile + update doc 5年前 .gitignore Allow env_kwargs in make_vec_env when env ID string supplied (#189) 4年前 .gitlab-ci.yml Reformat with new black version (#408) ...