说明一下policy_kwargs,在stable_baselines3中,DQN的MLP的激活函数默认是Tanh,隐层为两层,每层节点数量为64。通过policy_kwargs参数我们可以自定义DQN的MLP策略网络的结构。"net_arch":[256,256]代表隐层为两层,节点数量为256和256。 此处最好查看源代码,stable_baselines3的官方文档中我并没有查到相关的介绍 ...
初始化环境: from stable_baselines3 import PPO, A2C # DQN coming soon from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env # 构建环境 env = GoLeftEnv(grid_size=10) env = make_vec_env(lambda: env, n_envs=1) 训练智能体 # 训练智能体 model = A2C('MlpPolicy', env, verbose=1)...
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-baselines3，理解基本概念、代码结构，运行示例，解析代码，并进行实验。保持实验心态，调整参数，观察影响，深入掌握库。
价值函数优化学习主线:Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SAC Q-Learning,DQN和DDPG请可以参考我之前的文章:强化学习实践教学 TD3可以参考我之前的博客:强化学习之TD3(pytorch实现) 参考论文: Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor,2018年8月发表。 Soft Ac...
如果你想在不重新创建模型的情况下加载参数,例如:用多个不同的参数集去评估相同的模型,你应该转而考虑使用set_parameters。 import gym from stable_baselines3 import DQN from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy # Create environment env = gym.make('LunarLander-v2') # Instantiate the...
修改代码,尝试不同的算法,如DQN,SAC等,以及不同的环境,如MountainCar-v0. 修改算法的参数,如学习率、折扣因子等,看看它们是如何影响训练的. 通过上述步骤,你可以在一小时内对stable-baselines3有一个基本的理解和实际应用。最好是保持实验的心态,尝试不同的算法和参数,看看它们是如何影响结果的。