Stable-Baselines3 能够处理不同类型的观测空间和动作空间,如离散或连续空间。它通过不同的策略网络来处理这些空间,例如对于离散动作空间,它可能使用一个输出动作概率的网络,而对于连续动作空间,它可能使用一个输出动作值的网络。在创建模型时,你只需提供环境,Stable-Baselines3 会自动推断所需的策略网络类型。 Stable-...
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 model = PPO("...
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 import os import Params def fixed_seed(i): ra...
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官网列出的当前已...
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（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 ...
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...
稳定基线和稳定基线3具有一些不同的模型类。如果你使用的是稳定基线的模型,你需要将其转换为稳定基线3的模型。以下是一个例子: from stable_baselines.common import BaseRLModel from stable_baselines.common.vec_env import VecEnv def convert_model(model: BaseRLModel) -> BaseRLModel: """ Convert stable-...
运行一个简单示例，使用PPO算法训练CartPole环境，熟悉库使用。详细解析示例代码，了解模型创建、训练、测试等关键步骤及与其他强化学习代码的关联。尝试自定义与实验，修改代码使用不同算法、调整参数，探索对结果的影响。通过上述步骤，对Stable Baselines3有基本理解。保持实验心态，调整算法与参数，以优化结果...