Stable Baselines3 是一个用于强化学习的库，它提供了多种算法的实现。以下是一些高级使用指南，帮助您更好地利用 Stable Baselines3。

算法选择

Stable Baselines3 支持多种强化学习算法，包括：

  • PPO (Proximal Policy Optimization)
  • A2C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • DQN (Deep Q-Network)
  • DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • SAC (Soft Actor-Critic)

您可以根据您的需求选择合适的算法。

自定义环境

Stable Baselines3 允许您自定义环境。您可以通过继承 gym.Env 类来实现自己的环境。

import gym

class MyEnv(gym.Env):
    def step(self, action):
        # 实现环境步骤
        pass

    def reset(self):
        # 实现环境重置
        pass

    def render(self, mode='human'):
        # 实现环境渲染
        pass

    def close(self):
        # 实现环境关闭
        pass

训练参数调整

Stable Baselines3 提供了多种训练参数，您可以根据需要进行调整。

  • learning_rate: 学习率
  • gamma: 折扣因子
  • ent_coef: 探索系数
  • vf_coef: 值函数系数
  • max_timesteps: 最大时间步数

以下是一个简单的训练示例：

import stable_baselines3 as sb3

model = sb3.PPO("MlpPolicy", "MyEnv", verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

模型保存与加载

您可以使用以下命令保存和加载模型：

# 保存模型
model.save("ppo_model")

# 加载模型
model = sb3.PPO.load("ppo_model")

扩展阅读

更多关于 Stable Baselines3 的信息，请访问官方文档.

Stable Baselines3 Logo