Stable Baselines 简介

Stable Baselines 是一个开源的强化学习库，它提供了多种不同的算法实现，使得研究人员和开发者可以轻松地使用和比较不同的强化学习算法。以下是关于 Stable Baselines 的简要介绍：

• 算法支持：Stable Baselines 支持多种算法，包括但不限于 PPO (Proximal Policy Optimization)、DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)、SAC (Soft Actor-Critic) 等。
• 易于使用：该库提供了简洁的 API，使得用户可以轻松地进行实验和调整参数。
• 性能稳定：由于其算法的稳定性和高效性，Stable Baselines 在许多强化学习任务中都取得了良好的性能。

安装

要安装 Stable Baselines，可以使用以下命令：

pip install stable-baselines3

示例

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Stable Baselines 来训练一个 PPO 算法的模型：

import gym
from stable_baselines3 import PPO

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

图片展示

CartPole 环境

更多关于 Stable Baselines 的信息和教程，请访问我们的官方文档。