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...
为了运行一个简单的示例,我们将使用stable-baselines3库中的PPO算法来训练gym库中的CartPole环境。下面是如何做到这一点的步骤: 创建一个新的 Python 文件: 文件名:train_cartpole.py 编写代码: importgymfromstable_baselines3importPPOdefmain():env=gym.make('CartPole-v1')# 创建环境model=PPO("MlpPolicy",env...
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
Saving video to /home/jyli/Robot/rl-baselines3-zoo/logs/ppo/CartPole-v1_1/videos/final-model-ppo-CartPole-v1-step-0-to-step-1000.mp4 Moviepy - Building video /home/jyli/Robot/rl-baselines3-zoo/logs/ppo/CartPole-v1_1/videos/final-model-ppo-CartPole-v1-step-0-to-step-1000.mp4. Mo...
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
3. 运行简单示例 (10分钟)4. 代码解析 (10分钟)5. 自定义与实验 (15分钟)完成上述步骤，即可对stable-baselines3有初步理解并实际应用。保持实验心态，尝试不同算法、参数，观察结果，可深入了解库。环境配置包括创建虚拟环境、安装稳定基线3库及依赖。使用conda创建rl-sb3虚拟环境，激活并安装稳定基线3...
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") ...
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,可以在 policy_kwargs 参数中进行定义 ...