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...
model.save("./model/LunarLander3.pkl") 储存完后,我们来试试读取这个模型,再可视化一下效果: env=gym.make(env_name)model=DQN.load("./model/LunarLander3.pkl")state=env.reset()done=Falsescore=0whilenotdone:action,_=model.predict(observation=state)state,reward,done,info=env.step(action=action)s...
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...
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 ...
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
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和其他依赖。浏览代码结构，从common文件夹中获取基础代码，了解算法实现的结构和...
See https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3/issues/597 :param kwargs: extra arguments to change the model when loading :return: new model instance with loaded parameters """ if print_system_info: print("== CURRENT SYSTEM INFO ==") get_system_info() data, params, pytorch_variables ...
stable_baselines3 标准化 1. 归一化(Normalization) 将数据集中某一列数值特征的值缩放到0-1区间内: x是指一列的值,x_i是列中的每一个,min(x)是这一列的最小值,max(x)是这一列的最大值。 当要求特征必须是在0-1之间的,此时必须要使用归一化。
在这里,我们需要配置一下,用 anaconda 中的 python 作为编译器 第一次创建一般是没有这个选项的,因此我们需要点击省略号 在新的页面中选择 试验一下代码: import tensorflow as tf a = tf.constant(3) b = tf.constant(4) print(a + b) 1. 2. 3. 4. 5....