定义在stable_baselines3.common.policies里,输入是状态,输出是value(实数),action(与分布有关),log_prob(实数) 实现具体网络的构造(在构造函数和_build函数中),forward函数(一口气返回value,action,log_prob)和evaluate_actions(不返回action,但是会返回分布的熵) 1)构造函数 一般构造函数需要有至少三个参数: observ...
这是通过计算 Clipped Surrogate Objective 函数实现的,其核心是 Policy Loss。下面详细介绍 PPO 中的 Policy Loss: ratio=th.exp(log_prob-rollout_data.old_log_prob)policy_loss_1=advantages*ratiopolicy_loss_2=advantages*th.clamp(ratio,1-clip_range,1+clip_range)policy_loss=-th.min(policy_loss_1,p...
importgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_env# Parallel environmentsenv = make_vec_env("CartPole-v1", n_envs=4) model = PPO.load("ppo_cartpole") obs = env.reset()# while True:# action, _states = model.predict(obs)# obs, rewards, dones...
我正在尝试将稳定基线3库https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/中的 PPO 算法应用到我制作的自定义环境中。 我不明白的一件事是下面这一行: mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_episodes=10, deterministic=True) ...
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 ...
自定义策略网络架构的一种方法是在创建模型时使用policy_kwargs传递参数: import gym import torch as 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 policy_kwargs = dict(activation_fn=th.nn...
通过调整算法参数和训练策略,研究者可以观察到不同智能体之间的协作和竞争行为,并进一步优化模型性能。 Stable Baseline3还提供了丰富的文档和教程,以及一个充满实例的RL Baselines3 Zoo,使得初学者也能轻松入门。这些资源为研究者提供了极大的便利,加速了多智能体强化学习领域的研究进展。 四、实例分析 以多智能体...
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)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...
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。环境配置：创建虚拟环境，安装稳定基线3及其他依赖，确保项目开发环境独立。浏览源代码：理解稳定基线3结构，通过查看特定文件夹如common和算法文件夹，学习代码组织与实现。示例运行：使用PPO算法训练CartPole环境，直观...