我们使用简单的下采样处理“图像”,使用单个线性层处理“矢量”。 importgymimporttorchasthfromtorchimportnnfromstable_baselines3.common.torch_layersimportBaseFeaturesExtractorclassCustomCombinedExtractor(BaseFeaturesExtractor):def__init__(self,observation_space:gym.spaces.Dict):# We do not know features-dim ...
importgymfromstable_baselines3importPPOdefmain():env=gym.make('CartPole-v1')# 创建环境model=PPO("MlpPolicy",env,verbose=1)# 创建模型model.learn(total_timesteps=20000)# 训练模型model.save("ppo_cartpole")# 保存模型test_model(model)# 测试模型deftest_model(model):env=gym.make('CartPole-v1'...
需要说明的是,stable_baselines3的侧重对象应该是初步接触深度强化的萌新玩家和偏强化学习理论研究的同学们,一旦遇到实际工程场景的研究和部署,我个人觉得还是自己搭建网络完成各种utils的搭建比较靠谱,stable_baselines3能够提供的utils不是细粒度的。 当然,直接在stable_baselines3的源代码上修改也是可以的,后面有时间我会...
from stable_baselines3 import PPO from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. DummyVecRnv 用于将 evaluate_policy 使我们更容易测试环境是如何表现的 2、Environment 使用OpenAIGym,如果是自定义的环境...
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。
# 需要导入模块: import stable_baselines [as 别名]# 或者: from stable_baselines importSAC[as 别名]deftest_deterministic_training_common(algo):results = [[], []] rewards = [[], []] kwargs = {'n_cpu_tf_sess':1}ifalgoin[DDPG, TD3,SAC]: ...
Stable Baselines是一个用于强化学习的Python库,它提供了一组稳定且可靠的强化学习算法的实现。这些算法可以用于训练智能体来解决各种问题,包括游戏、机器人控制和优化任务等。 MultiInputPolicies是Stable Baselines库中的一个概念,它指的是一种可以接受多个输入的策略。在强化学习中,策略是智能体根据当前状态选择动作的规...
stable_baselines.common.vec_env共有4个方法/函数/属性,点击链接查看相应的源代码示例。 1.stable_baselines.common.vec_env.DummyVecEnv(),15个项目使用 2.stable_baselines.common.vec_env.SubprocVecEnv(),12个项目使用 3.stable_baselines.common.vec_env.VecNormalize(),6个项目使用 ...
classBaseAlgorithm(ABC):""" The base of RL algorithms :param policy: The policy model to use (MlpPolicy, CnnPolicy, ...) :param env: The environment to learn from (if registered in Gym, can be str. Can be None for loading trained models) :param learning_rate: learning rate for the...