今天要介绍的工具链是openai gym+stable_baselines3。对于接触过强化学习的同学来说,前者应该并不陌生,openai gym提供了方便快捷的模拟器接口,能够一行代码就构建出一个能够于强化学习算法交互的模拟器,我们称为environment。包括我之前利用pybullet物理引擎编写的短途导航模拟器也是基于openai gym的gym类进行包装的,当然,...
stablebaselines3详细教程,干货满满,持续更新。相应课件关注公众号[人工智能理论与实操]获取, 视频播放量 3433、弹幕量 0、点赞数 56、投硬币枚数 37、收藏人数 173、转发人数 6, 视频作者 人工智能理论与实操, 作者简介 ,相关视频:stablebaselines3全教程 第二讲 保存
一、搭建基于pybullet的gym环境 1.1 基本文件结构 My_Robot_Gym/ setup.py __init__.py (for register) my_robot_gym/ assets/ (for storing robot model, etc.) robot.urdf rl_envs/ __init__.py my_robot_gym.py (for gym env customization python interface) robots/ robot_arm.py (for loading...
obs = env.reset()# while True:# action, _states = model.predict(obs)# obs, rewards, dones, info = env.step(action)# env.render() importgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_env# Parallel environmentsenv = make_vec_env("CartPole-v1", n_en...
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 ...
🐛 Bug When I want to install the baseline using pip, it gives me an error To Reproduce pip install stable_baselines3 Relevant log output / Error message Best match: gym 0.21.0 Processing gym-0.21.0.tar.gz Writing /tmp/easy_install-jwksak...
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-...
policy.predict(observation, state, episode_start, deterministic) def set_random_seed(self, seed: Optional[int] = None) -> None: # 设置随机数种子,并设置在环境中 """ Set the seed of the pseudo-random generators (python, numpy, pytorch, gym, action_space) :param seed: """ if seed is...