强化学习框架:Stable-Baselines3 硬件:NVIDIA GPU (可选, 用于加速训练) 3.2 依赖安装 sudo apt update && sudo apt upgrade -ysudo apt install ros-foxy-gazebo-ros ros-foxy-nav2-bringuppip install stable-baselines3 gym torch n...
importgymfromstable_baselines3importPPOdefmain():env=gym.make('CartPole-v1')# 创建环境model=PPO("MlpPolicy",env,verbose=1)# 创建模型model.learn(total_timesteps=20000)# 训练模型model.save("ppo_cartpole")# 保存模型test_model(model)# 测试模型deftest_model(model):env=gym.make('CartPole-v1'...
# import RL 算法 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...
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 (SB3) is a set of reliable implementations of reinforcement learning algorithms in PyTorch. It is the next major version of Stable Baselines. 二、为什么要用公共库 简单,方便 三、stable-baselines3简单实例 importgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimpo...
stablebaselines3详细教程,干货满满,持续更新。相应课件关注公众号[人工智能理论与实操]获取, 视频播放量 3706、弹幕量 1、点赞数 60、投硬币枚数 38、收藏人数 180、转发人数 6, 视频作者 人工智能理论与实操, 作者简介 ,相关视频:stablebaselines3全教程 第二讲 保存
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，平仓或做空等；而连续空间可以做多资产投资组合配置，直接给出权重。下面是sb3官网列出的当前...
你可以通过运行 python --version 或python3 --version(取决于你的系统配置)来检查Python是否已安装以及安装的版本。 检查是否已安装stable_baselines3: 你可以尝试在Python环境中导入该模块来检查是否已经安装。打开Python解释器(通过命令行输入 python 或python3)并尝试执行以下代码: python try: import stable_...
这里我们选择statble-baseline3(下面简称sb3)。 Sb3的安装比较简单:pip install stable-baselines3 tensorboard。 今天我们来介绍下stablebaseline3。 安装比较简单:pip install stable-baselines3 tensorboard 我这里使用的是1.6.2版本。 01 hello baseline3