在stable-baselines3库中,每种算法的实现通常都遵循着一种组织结构,它们都继承自common/base_class.py中的BaseAlgorithm类,并实现一些特定的方法。以下是你在浏览a2c/a2c.py和ppo/ppo.py时需要注意的主要组件: 算法类的声明: 每种算法都有一个主类,例如A2C和PPO,它们继承自BaseAlgorithm类。
object, used to report things in the terminal# self.logger = None # stable_baselines3.common.logger# # Sometimes, for event callback, it is useful# # to have access to the parent object# self.parent = None # type: Optional[BaseCallback]def_on_training_start(self)->None:"""This meth...
Stable Baselines3是一个基于PyTorch的强化学习库,旨在提供清晰、简单且高效的实现。其目的是让研究人员和开发者能轻松地在强化学习项目中使用现代的深度强化学习算法。一小时内掌握Stable Baselines3,通过以下步骤,可获得基本理解及实际应用。学习计划包含:环境配置、基本概念与结构、简单示例运行、代码解析...
fromstable_baselines3importA2Cmodel=A2C("MlpPolicy","CartPole-v1",verbose=1,tensorboard_log="./a2c_cartpole_tensorboard/")model.learn(total_timesteps=10_000,tb_log_name="first_run")# Pass reset_num_timesteps=False to continue the training curve in tensorboard# By default, it will create a...
defppo_train():importgymnasiumasgymfromstable_baselines3importPPO# Create environmentenv=gym.make("LunarLander-v2",render_mode="rgb_array")# Instantiate the agentmodel=PPO("MlpPolicy",env,verbose=1)# Train the agent and display a progress barmodel.learn(total_timesteps=int(2e5),progress_bar=...
安装pip install rl_zoo3 训练模型 python -m rl_zoo3.train --algo ppo --env CartPole-v1 --eval-freq 10000 --save-freq 50000 调用模型 python -m rl_zoo3.enjoy --algo ppo --env CartPole-v1 --folder ./lo…