# import RL 算法 from stable_baselines3 import PPO import numpy as np from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy 下面是具体的代码 # 指定使用的环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 指定使用的模型 # 第一个参数指定网络类型,可选MlpPolicy,CnnPolicy,MultiInputPolicy # 如果想...
作为一个在GitHub上有2k star的深度强化学习的工具包,stable_baselines3能够快速完成强化学习算法的搭建训练和评估,包括保存,录视频等等你需要在进行深度强化实验方面要用到的函数和方法,基本都有。stable_baselines3的文档如下: 正片开始 环境的安装和启动 今天我们要训练的openai gym的场景如下名叫LunarLander-v2,是模...
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...
安装stable_baselines3: 如果stable_baselines3未安装,你可以使用pip(Python的包管理工具)来安装它。在命令行中运行以下命令: bash pip install stable-baselines3 或者,如果你使用的是Python 3并且系统中同时安装了Python 2,你可能需要使用 pip3: bash pip3 install stable-baselines3 检查Python环境路径或虚拟环境...
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 ...
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。
在深度学习领域,PyTorch 和Stable Baselines3 (SB3) 都是备受瞩目的工具。PyTorch 是一个开源深度学习框架,由于其灵活性和易用性,受到了广大研究者和开发者的青睐。而 SB3 是一组建立在 PyTorch 上的强化学习算法的可靠实现,为研究者提供了一套强大而稳定的强化学习工具。SB3 是 Stable Baselines 的下一个主要版本...
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...
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 ...
稳定基线和稳定基线3的监视器不同。在稳定基线3中,有一个新的参数,允许您设置回放缓存中包含的步数。以下是一个例子: from stable_baselines.common.callbacks import EvalCallback from stable_baselines3.common.monitorimportMonitor env = VectorEnv(...) env =Monitor(env,monitor_path) ...