创建train.py: from stable_baselines3importPPOfrom robot_envimportRobotEnv env = RobotEnv()model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)model.learn(total_timesteps=100000)model.save("ppo_robot") 7. 运行效果说明 7.1 训练过程...
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,polic...
钟摆初始是直立的,目的是防止它倒下,杆保持直立的每个时间步都会获得 +1 的奖励。 我们使用 MLP 作为 Policy 网络,使用 PPO(AC算法)作为强化学习更新算法。 # import 环境 import gym # import RL 算法 from stable_baselines3 import PPO import numpy as np from stable_baselines3.common.evaluation import e...
五、不使用并行环境 importgymfromstable_baselines3importPPO env = gym.make("CartPole-v1") model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=200) model.save("ppo_cartpole1")delmodel# remove to demonstrate saving and loadingmodel = PPO.load("ppo_cartpole1") obs = env...
load("ppo_cartpole", env=env) 3.自定义特征提取器 如果你想有一个自定义的特征提取器(例如使用图像时自定义 CNN),你可以定义派生自BaseFeaturesExtractor的类,然后在训练时将其传递给模型。 注:默认情况下,特征提取器在actor和critic之间共享以节省计算(如果适用)。但是,在on-policy 算法定义自定义policy时...
如何使用PyTorch实现PPO算法?博士详解近端策略优化算法原理+公式推导+训练实例,强化学习、深度强化学习 557 4 07:35:52 App 【强推】3天掌握强化学习的理论到实战,多亏了油管大神制作的动画演示教程,太通俗易懂了,从入门到进阶,一站式解决!小白也能轻松上手,拿走不谢。强化学习/深度学习 4186 4 19:19 App PP...
该问题是由conda中的stable_baselines3版本引起的。我的stable_baselines3版本是1.1.0。使用pip安装更高...
stable_baselines3基于PyTorch实现,提供了多种经典算法,如PPO、A2C、DDPG等。每个算法都由一个主要的神经网络模型和一些辅助组件组成,如价值函数、策略网络等。我们可以通过修改这些组件来改变算法的行为。 接下来,我们需要确定要修改的目标。例如,我们可能希望改进算法的收敛速度、增加算法的稳定性,或者适应特定的任务和...
CartPole 是由一根杆和一个推车组成的钟摆，推车沿无摩擦轨道移动，通过向推车施加 +1 或 -1 的力来控制系统。钟摆初始直立，目标是防止其倒下，每保持直立一个时间步都会获得 +1 的奖励。我们使用 MLP 作为 Policy 网络，使用 PPO（AC 算法）作为强化学习更新算法。具体代码如下：输入如下所示：可以...
StableBaselines3环境配置与训练教程要开始使用StableBaselines3进行强化学习，首先需要进行环境配置。你可以选择安装rl-baseline3-zoo，这将提供必要的依赖。如果需要记录训练过程，可以安装相关的视频保存依赖。以PPO算法和经典环境CartPole-v1为例，运行训练后，你会看到类似格式的输出。对于可视化，如果你在...