-Surrogate Objective:PPO采用了一个近似的目标函数来进行策略更新。这个目标函数在满足一定约束的情况下,尽量提高优势(Advantage),即当前策略相对于旧策略的性能提升。 示例: - 如果ratio大于 1+clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio小于 1-clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio在剪切范围内,选...
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...
一、stable-baselines3库是干什么的 Stable Baselines3 (SB3) is a set of reliable implementations of reinforcement learning algorithms in PyTorch. It is the next major version of Stable Baselines. 二、为什么要用公共库 简单,方便 三、stable-baselines3简单实例 importgymfromstable_baselines3importPPOfroms...
在状态设置上,我倾向于将最终输送给网络的状态使用一个单独的函数进行整合,同时获取奖励的函数也是如此,如果你需要与仿真环境交互,还可以设置一个move函数。 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_baselines.PPO2, our_type="ppo2", callback_key="update", callback_mul=batch_size, n_steps=batch_size // num_env, learning_rate=learning_rate, **kwargs, ) 开发者ID:HumanCompatibleAI,项目名称:adversarial-policies,代码行数:12,代码来源:train.py ...
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) ...
cnn(observations)) policy_kwargs = dict( features_extractor_class=CustomCNN, features_extractor_kwargs=dict(features_dim=128), ) model = PPO("CnnPolicy", "BreakoutNoFrameskip-v4", policy_kwargs=policy_kwargs, verbose=1) model.learn(1000) 4.多个输入和字典类型观察 Stable Baselines3 支持...
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 v2.3.0: New defaults hyperparameters for DDPG, TD3 and DQN Warning Because ofweights_only=True, this release breaks loading of policies when using PyTorch 1.13. Please upgrade to PyTorch >= 2.0 or upgrade SB3 version (we reverted the change in SB3 2.3.2) ...
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...