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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...
episodes+1):state=env.reset()# gym风格的env开头都需要reset一下以获取起点的状态done=Falsescore=0whilenotdone:env.render()# 将当前的状态化成一个frame,再将该frame渲染到小窗口上action=env.action_space.sample()# 通过随机采样获取一个随即动作n_state,reward,done,info=env.step...
创建robot_env.py,定义 RL 训练环境: importgymimportnumpy as npimportrclpyfrom rclpy.nodeimportNodefrom sensor_msgs.msgimportLaserScanfrom geometry_msgs.msgimportTwist classRobotEnv(gym.Env):def __init__(self):super(RobotEnv, ...
env = gym.make("CartPole-v1") done =Trueforstepinrange(5000):ifdone: state = env.reset() state, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample()) env.render() env.close() 五、不使用并行环境 importgymfromstable_baselines3importPPO ...
I am building an environment in the maintained fork of gym: Gymnasium by Farama. In my gym environment, I state that the action_space = gym.spaces.Discrete(5) and the observation_space = gym.spaces.MultiBinary(25). Running the environment with the agent-environment loop suggested on the G...
倚风自笑fs创建的收藏夹电子&通信内容:stablebaselines3全教程 第一讲 创建和使用自定义的gym环境,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
Stable Baselines3 支持处理多个输入使用DictGym 空间。这可以使用MultiInputPolicy来完成 ,默认情况下使用CombinedExtractor特征提取器将多个输入转换为单个向量,由net_arch网络处理。 默认情况下,CombinedExtractor按如下方式处理多个输入: 如果输入是图像(自动检测,请参阅common.preprocessing.is_image_space),则使用 Nature...
Projects Security Insights Additional navigation options gym-to-retro 9Branches 15Tags Code README Code of conduct License Stable Baselines3 Stable Baselines3 (SB3) is a set of reliable implementations of reinforcement learning algorithms in PyTorch. It is the next major version ofStable Baselines. ...
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 ...