3、使用 Stable-Baselines3 训练 PPO 策略:智能体通过不断交互学习最优导航策略。 4、评估和优化模型:调整超参数,提高导航成功率。 5、部署到真实机器人:将训练好的模型部署到真实机器人上进行测试。 3. 部署环境介绍 3.1 软硬件环境 操...
在安装了stable-baselines3库之后,你可以通过GitHub仓库或者直接在你的本地环境中浏览库的源代码。这样做可以帮助你更好地理解库的结构和各种算法的实现。下面是如何进行操作的步骤: 克隆或下载源代码: 如果你还没有这样做,可以从GitHub克隆或下载stable-baselines3的源代码。 git clone https://github.com/DLR-RM/...
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
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 如何使用gpu训练 #GPU# #算力租赁# #免费# 访问GpuMall.com 在数据训练过程中,可能会出现 GPU掉卡、GPU故障、网络波动、流量负载过高、网络中断、机器硬件故障、机器宕机、数据训练中到第 N 个批次被实例系统自动 OOM 被迫终止等问题,这些问题一旦发生,如果没有适当的措施来保存训练进度,可能会...
Stable Baselines3是基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的算法实现，是Stable Baselines库的升级版，适合研究人员和开发者轻松使用现代深度强化学习算法。通过以下步骤，可在一小时内掌握stable-baselines3基础：1. 环境配置 (15分钟)2. 理解基本概念和结构 (10分钟)3. 运行简单示例 (10分钟...
倚风自笑fs创建的收藏夹电子&通信内容:stablebaselines3全教程 第一讲 创建和使用自定义的gym环境,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
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...
五、不使用并行环境 importgymfromstable_baselines3importPPO env = gym.make("CartPole-v1") model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=200) model.save("ppo_cartpole1")delmodel# remove to demonstrate saving and loadingmodel = PPO.load("ppo_cartpole1") ...