你可以使用具有字典观察空间的环境。这在无法直接连接观察结果(例如来自相机的图像与伺服传感器数据(servo sensor data)矢量(例如,旋转角度))的情况下非常有用。Stable Baselines3 提供了SimpleMultiObsEnv作为这种设置的示例。这个环境是一个简单的网格世界,但是对每个单元格的观察以字典的形式出现。这些字典在创建环境时...
使用PyTorch Checkpoint 或 TensorFlow ModelCheckpoint,开发者可以有效地管理长时间训练过程中的模型状态,确保即使发生中断也能从最近的状态恢复,从而节省时间和计算资源。 PyTorch Checkpoint PyTorch 框架提供了灵活的保存和加载模型的机制,包括模型的参数、优化器的状态以及其他任何需要保存的信息。在 PyTorch 中,这通常是...
https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/guide/algos.html algorithms in SB3 上表显示了 SB3 库中实现的 RL 算法,以及一些有用的特性:支持离散/连续动作、多处理。 1、使用 A2C 算法 接下来让我们使用 SB3 中的 A2C 算法训练 LunarLander 智能体,首先我们需要导入 A2C: fromstable_baselines3import...
51CTO博客已为您找到关于stable_baselines3 如何使用gpu训练的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及stable_baselines3 如何使用gpu训练问答内容。更多stable_baselines3 如何使用gpu训练相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现
则只需创建一个类来将模型的policy_net和action_netPackage 在一起。我的解决方案是实现稳定基线3的...
如果您只想将其导出为pytorch模型，以便从shap框架中使用DeepExplainer，则只需创建一个类来将模型的policy...