🚀 Stable Baselines3 使用指南

Stable Baselines3 是一个用于强化学习的 Python 库，提供了多种经典算法的实现（如 PPO、DQN、A2C 等）。它基于 TensorFlow 和 PyTorch，旨在为研究者和工程师提供高效、可扩展的训练框架。

🔧 核心功能

• 算法支持：包含 PPO、DQN、SAC、TRPO 等主流算法
• 模块化设计：支持自定义环境、奖励函数与网络结构
• 性能优化：通过矢量化环境与并行训练加速收敛
• 文档完善：点击查看完整 API 文档

📚 快速入门

import gym
from stable_baselines3 import PPO

env = gym.make('CartPole-v1')
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
model.save("ppo_cartpole")

🌐 扩展生态

• Gym：集成标准环境
• Sac：支持连续动作空间
• Dqn：适用于离散任务

📌 注意事项

1. 安装前请确认环境依赖：pip install stable-baselines3
2. 高性能训练建议使用 GPU：查看硬件配置指南
3. 算法调参可参考 Hyperparameter Tuning