Stable Baselines3 是一个基于 PyTorch 的强化学习库，它提供了多种算法的实现，包括 DQN、DDPG、PPO 和 SAC 等。以下是关于 Stable Baselines3 的详细介绍。

特点

  • 易于使用：Stable Baselines3 提供了简洁的 API，使得用户可以轻松地实现和训练强化学习算法。
  • 多种算法：支持多种流行的强化学习算法，如 DQN、DDPG、PPO 和 SAC 等。
  • PyTorch 集成：完全集成 PyTorch，可以充分利用 PyTorch 的功能。
  • 可扩展性：支持自定义环境和策略，方便用户进行扩展。

安装

要安装 Stable Baselines3，可以使用以下命令：

pip install stable-baselines3

快速开始

以下是一个使用 Stable Baselines3 训练 DQN 算法的简单示例：

import gym
from stable_baselines3 import DQN

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

文档

要了解更多关于 Stable Baselines3 的信息，请访问官方文档。

CartPole-v1

社区

Stable Baselines3 有一个活跃的社区，您可以在 GitHub 上找到它：

GitHub