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...
# 第一个参数指定网络类型,可选MlpPolicy,CnnPolicy,MultiInputPolicy # 如果想使用自定义的网络结构,可以在 policy_kwargs 参数中进行定义 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=0) # 训练之前随机的 policy,可以获得的平均 reward 比较低 mean_reward, std_reward = evaluate_policy(model, env, n_eval_...
importgymfromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_env# Parallel environmentsenv = make_vec_env("CartPole-v1", n_envs=4) model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=25000) model.save("ppo_cartpole")delmodel# remove to demon...
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...
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，...
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，确保项目开发环境独立。浏览源代码：理解稳定基线3结构，通过查看特定文件夹如common和算法文件夹，学习代码组织与实现。示例运行：使用PPO算法训练CartPole环境，直观...
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...
说起性能测试，大家会想到哪些词？录制脚本、模拟高并发？性能需求分析、业务流程梳理？监控资源耗用、性能...
结果是类似这样的 [root@opti-slave tmp]# cat optimize.sql optimize table azheng_db.answers; ...