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'...
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...
完成上述步骤，即可对stable-baselines3有初步理解并实际应用。保持实验心态，尝试不同算法、参数，观察结果，可深入了解库。环境配置包括创建虚拟环境、安装稳定基线3库及依赖。使用conda创建rl-sb3虚拟环境，激活并安装稳定基线3和其他依赖。浏览代码结构，从common文件夹中获取基础代码，了解算法实现的结构和...
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...
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…