📚 Stable Baselines3 文档指南

Stable Baselines3 是一个用于强化学习的高效训练库，基于 Stable Baselines 项目，支持多种算法（如 PPO、A2C、DQN 等）。以下是核心内容概览：

🎯 特点速览

• 简洁易用：提供标准化接口，快速上手
• 模块化设计：算法与环境解耦，灵活扩展
• 性能优化：基于 PyTorch 的高效实现
• 社区支持：与 Stable Baselines 无缝兼容

🛠 使用方法

1. 安装库：

   pip install stable-baselines3
   

2. 初始化环境：

   from stable_baselines3 import PPO
   from gym import make
   env = make('CartPole-v1')
   

3. 训练模型：

   model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
   model.learn(total_timesteps=10000)
   

📌 推荐学习路径

• 安装指南 👉 快速搭建环境
• 算法对比 📊 选择适合的 RL 算法
• 进阶教程 🔧 自定义训练流程

*图示：强化学习的核心概念*

如需探索更多功能，可访问 Stable Baselines3 官方文档 获取完整 API 参考。