OpenAI Gym 高级教程——深度强化学习库的高级用法

人类群星闪耀时

发布于 2024-02-04 08:12:04

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发布于 2024-02-04 08:12:04

文章被收录于专栏：数据结构和算法数据结构和算法

Python OpenAI Gym 高级教程：深度强化学习库的高级用法

在本篇博客中，我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程，重点介绍深度强化学习库的高级用法。我们将使用 TensorFlow 和 Stable Baselines3 这两个流行的库来实现深度强化学习算法，以及 Gym 提供的环境。

1. 安装依赖

首先，确保你已经安装了 OpenAI Gym、TensorFlow 和 Stable Baselines3：

pip install gym[box2d] tensorflow stable-baselines3

2. 使用 Stable Baselines3 实现深度强化学习算法

Stable Baselines3 提供了许多强化学习算法的实现，包括 PPO、DQN、SAC 等。我们将以 Proximal Policy Optimization（PPO）算法为例进行介绍。

import gym
from stable_baselines3 import PPO

# 创建环境
env = gym.make("CartPole-v1")

# 创建 PPO 模型
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000)

# 保存模型
model.save("ppo_cartpole")

3. 加载模型并进行测试

# 加载模型
loaded_model = PPO.load("ppo_cartpole")

# 在环境中测试模型
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
    action, _ = loaded_model.predict(obs)
    obs, reward, done, _ = env.step(action)
    env.render()

    if done:
        obs = env.reset()

4. 使用自定义环境

Stable Baselines3 支持自定义环境。假设你已经创建了一个自定义环境 CustomEnv，你可以像下面这样使用它：

from stable_baselines3 import PPO
from custom_env import CustomEnv  # 自定义环境的导入

# 创建自定义环境
env = CustomEnv()

# 创建 PPO 模型
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000)

# 保存模型
model.save("ppo_custom_env")

5. 自定义模型

Stable Baselines3 允许你自定义模型架构。你可以继承 BasePolicy 类并实现自己的策略网络。

import torch
import torch.nn as nn
from stable_baselines3.common.torch_policy import BasePolicy

class CustomPolicy(BasePolicy):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(CustomPolicy, self).__init__(*args, **kwargs)

        # 自定义神经网络
        self.policy_net = nn.Sequential(
            nn.Linear(self.observation_space.shape[0], 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, self.action_space.n),
            nn.Softmax(dim=-1)
        )

    def forward(self, obs: torch.Tensor, deterministic: bool = True):
        return self.policy_net(obs)

# 使用自定义策略网络创建 PPO 模型
model = PPO(CustomPolicy, env, verbose=1)

6. 使用 Callbacks

Stable Baselines3 支持使用回调函数来监控和干预训练过程。你可以创建自定义的回调函数并传递给 learn 方法。

from stable_baselines3.common.callbacks import BaseCallback

class MyCallback(BaseCallback):
    def __init__(self, verbose=0):
        super(MyCallback, self).__init__(verbose)

    def _on_step(self) -> bool:
        # 在每个训练步骤执行的操作
        return True

# 创建回调函数
callback = MyCallback()

# 使用回调函数进行训练
model.learn(total_timesteps=10000, callback=callback)

7. 总结

通过本篇博客，我们深入探讨了 OpenAI Gym 高级教程，主要关注了深度强化学习库 Stable Baselines3 的高级用法。我们介绍了如何使用 Stable Baselines3 实现 PPO 算法，加载和测试模型，使用自定义环境和自定义模型，以及如何使用回调函数。这些技术可以帮助你更灵活、高效地应用深度强化学习算法，并根据具体需求进行自定义。希望这篇博客能够帮助你更好地掌握深度强化学习库的高级用法。

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原始发表：2024-02-03，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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