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...
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'...
而关于stable_baselines3的话,看过我的pybullet系列文章的读者应该也不陌生,我们当初在利用物理引擎搭建完3D环境模拟器后,需要包装成一个gym风格的environment,在包装完后,我们利用了stable_baselines3完成了包装类的检验。不过stable_baselines3能做的不只这些。 作为一个在GitHub上有2k star的深度强化学习的工具包,sta...
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 ...
你可以通过运行 python --version 或python3 --version(取决于你的系统配置)来检查Python是否已安装以及安装的版本。 检查是否已安装stable_baselines3: 你可以尝试在Python环境中导入该模块来检查是否已经安装。打开Python解释器(通过命令行输入 python 或python3)并尝试执行以下代码: python try: import stable_...
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
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。
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...
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 ...