stable-baselines3学习之自定义策略网络(Custom Policy Network) 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ob...
th from stable_baselines3 import PPO # Custom actor (pi) and value function (vf) networks # of two layers of size 32 each with Relu activation function # Note: an extra linear layer will be added on top of the pi and the vf nets, respectively policy_kwargs = dict(activation_fn=th....
当然,你也可以填CnnPolicy来定义策略网络为CNN,不过此处的输入就是一个8维向量,没必要做local connection,所以还是选择MLP就好啦~;参数env就不用说了,就是我们训练强化学习算法的环境了(为什么需要环境呢?首先,我们需要环境提供动作空间和状态空间作为参数来构造和初始化策略网络,其次,我们还需要环境来交互...
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 ...
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...
本文使用Stable-Baselines3(SB3) 训练 ROS2 机器人自主导航,利用深度强化学习算法Proximal Policy Optimization (PPO)来训练机器人在 Gazebo 仿真环境中自主避障和路径规划。本文内容包括: - 强化学习原理及 PPO 算法 - 机器人导航强化学习环境...
Custom callback✔️ High code coverage✔️ Type hints✔️ Please take a look at theRoadmapandMilestones. Migration guide: from Stable-Baselines (SB2) to Stable-Baselines3 (SB3) A migration guide from SB2 to SB3 can be found in thedocumentation. ...
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 = ...
""" return [ "policy", "device", "env", "replay_buffer", "rollout_buffer", "_vec_normalize_env", "_episode_storage", "_logger", "_custom_logger", ] def _get_policy_from_name(self, policy_name: str) -> Type[BasePolicy]: ## 从名字表达式中获得策略的类。这样做目标是标准化策略...