自定义策略网络架构的一种方法是在创建模型时使用policy_kwargs传递参数: importgymimporttorchasthfromstable_baselines3importPPO# Custom actor (pi) and value function (vf) networks# of two layers of size 32 each with Relu activation functionpolicy_kwargs=dict(activation_fn=th.nn.ReLU,net_arch=[dic...
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首先回顾一下,RL 中最核心的两个组件:智能体 Agent 和环境 Environment: 智能体是 sb3 中提供的模型 sb3 使用 Gym 作为交互环境,包括 Gym 中提供的、或者用户自定义的环境(需要继承 gym.Env) 1. 如何进行 RL 训练和测试? 在sb3 中,如果我们使用现成 RL 算法和现成的 Gym 环境,我们通过一行就可以进行 RL ...
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',render_mode='human')# 可视化只能在初始化时指定obs,_=env.reset()done1,done2=False...
解析代码：环境创建、模型创建、训练逻辑、模型保存与测试。了解gym.make、模型创建、训练方法、总步数、保存模型和测试函数细节。主函数定义程序入口。修改代码，尝试不同算法，如使用DQN训练MountainCar-v0环境。调整学习率、折扣因子等参数，观察训练和测试结果，学习超参数调优。一小时实践入门stable-...
详细解析示例代码，了解模型创建、训练、测试等关键步骤及与其他强化学习代码的关联。尝试自定义与实验，修改代码使用不同算法、调整参数，探索对结果的影响。通过上述步骤，对Stable Baselines3有基本理解。保持实验心态，调整算法与参数，以优化结果。环境配置：创建虚拟环境，安装稳定基线3及其他依赖，确保项目...
3. 如何创建自定义环境？在了解一般模型训练方法和可视化后，本文将介绍如何创建自定义的 gym 环境。基础接口应符合以下规范：其中，需要实现三个函数：环境中需要定义两个变量：gym spaces 中的两个重要类型：有了以上基础概念，接下来创建一个自定义环境。我们创建一个让智能体学习如何一直向左边走的 ...
如果你想有一个自定义的特征提取器(例如使用图像时自定义 CNN),你可以定义派生自BaseFeaturesExtractor的类,然后在训练时将其传递给模型。 注:默认情况下,特征提取器在actor和critic之间共享以节省计算(如果适用)。但是,在on-policy 算法定义自定义policy时或者在policy_kwargs中设置share_features_extractor=False的off...
第四行,也就是最核心的一行,我们创建了一个DQN模型,"MlpPolicy"定义了DQN的策略网络是一个MLP网络,当然,你也可以填CnnPolicy来定义策略网络为CNN,不过此处的输入就是一个8维向量,没必要做local connection,所以还是选择MLP就好啦~;参数env就不用说了,就是我们训练强化学习算法的环境了(为什么需要环境呢?首先,我们...
通过前两节的学习我们学会在 OpenAI 的 gym 环境中使用强化学习训练智能体,但是我相信大多数人都想把强化学习应用在自己定义的环境中。从概念上讲,我们只需要将自定义环境转换为 OpenAI 的 gym 环境即可,但这一过程并不容易,强化学习最困难的部分是对环境的观测和智能体的奖励进行工程化设计。