这是通过计算 Clipped Surrogate Objective 函数实现的,其核心是 Policy Loss。下面详细介绍 PPO 中的 Policy Loss: ratio=th.exp(log_prob-rollout_data.old_log_prob)policy_loss_1=advantages*ratiopolicy_loss_2=advantages*th.clamp(ratio,1-clip_range,1+clip_range)policy_loss=-th.min(policy_loss_1,p...
from stable_baselines3 import PPO import numpy as np from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy 下面是具体的代码 # 指定使用的环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 指定使用的模型 # 第一个参数指定网络类型,可选MlpPolicy,CnnPolicy,MultiInputPolicy ...
load("ppo_cartpole", env=env) 3.自定义特征提取器 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...
该问题是由conda中的stable_baselines3版本引起的。我的stable_baselines3版本是1.1.0。使用pip安装更高...
CartPole 是由一根杆和一个推车组成的钟摆，推车沿无摩擦轨道移动，通过向推车施加 +1 或 -1 的力来控制系统。钟摆初始直立，目标是防止其倒下，每保持直立一个时间步都会获得 +1 的奖励。我们使用 MLP 作为 Policy 网络，使用 PPO（AC 算法）作为强化学习更新算法。具体代码如下：输入如下所示：可以...
本文提供StableBaselines3小白教程，重点讲解环境配置与训练流程，旨在简化学习过程。首先，进行环境配置，涉及安装基础依赖如rl-baseline3-zoo，以及可选的log依赖，以确保训练过程记录详尽。接下来，以ppo算法与CartPole-v1环境为例，展示训练实例，目标是获取类似于特定格式的输出结果。考虑到使用远程服务器的...
StableBaselines3环境配置与训练教程要开始使用StableBaselines3进行强化学习，首先需要进行环境配置。你可以选择安装rl-baseline3-zoo，这将提供必要的依赖。如果需要记录训练过程，可以安装相关的视频保存依赖。以PPO算法和经典环境CartPole-v1为例，运行训练后，你会看到类似格式的输出。对于可视化，如果你在...
运行一个简单示例，使用PPO算法训练CartPole环境，熟悉库使用。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...
stable_baselines3基于PyTorch实现,提供了多种经典算法,如PPO、A2C、DDPG等。每个算法都由一个主要的神经网络模型和一些辅助组件组成,如价值函数、策略网络等。我们可以通过修改这些组件来改变算法的行为。 接下来,我们需要确定要修改的目标。例如,我们可能希望改进算法的收敛速度、增加算法的稳定性,或者适应特定的任务和...
运行PPO算法在CartPole环境的示例。创建新Python文件，编写代码，调用gym.make创建环境，使用MlpPolicy创建PPO模型，执行模型学习、测试，并保存模型。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，...