pytorch中有没有tfagent的替代品？
在PyTorch中，可以使用Stable Baselines3作为tfagent的替代品。
Stable Baselines3是一个用于强化学习的Python库，它提供了一系列经典和最新的强化学习算法的实现。与tfagent类似，Stable Baselines3提供了训练和评估强化学习模型的工具和函数。
Stable Baselines3支持多种强化学习算法，包括Proximal Policy Optimization (PPO)、Deep Q-Network (DQN)、SAC等。它还提供了丰富的功能，如自定义观察空间和动作空间、多环境训练、模型保存和加载等。
Stable Baselines3适用于各种强化学习任务，包括游戏、机器人控制、自动驾驶等。它的优势在于简单易用、灵活性高、性能稳定。
对于使用PyTorch作为深度学习框架的用户，Stable Baselines3是一个理想的tfagent替代品。您可以在腾讯云的PyTorch产品页面上了解更多关于PyTorch的信息：腾讯云PyTorch产品介绍。
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基于DQN的健身赛车v0
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我目前正在学习强化学习，并希望使用它在赛车-V0环境。我已经成功地使用了PPO算法，现在我想使用DQN算法，但是当我想训练模型时，它给了我这个错误：
AssertionError:该算法只支持作为操作空间(<class‘>)的作用空间，但支持Box(-1 ).0。提供了0.，1.1.1.，(3，)，float32)
这是我的代码：
import os
import gym
from stable_baselines3 import DQN
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable
浏览 4提问于2022-03-31得票数 2
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我想知道使用GPU是否会有效，如果我使用的政策(如PPO) RL作为模型？
也就是说，我们如何使用GPU来减少策略RL模型的训练时间？
我最近训练了一个模型，GPU的利用率约为2%。
浏览 0提问于2021-10-13得票数 1
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当人们开始认为在不久的将来，自动驾驶汽车将取代一些道路上的车辆，这意味着机器人软件中的学习者可以达到一个很低的经验误差，从而保证乘客的安全。在我们看来，大量的驾驶数据和深入的强化学习算法在很大程度上促进了自动驾驶实践的成功。
当涉及到我们自己实践的许多情况时，我们还无法建立一个如此高精度的预测模型，从而给我们自己的业务带来巨大的差异。
我的问题是，当我看到机器学习技术能够在汽车驾驶上产生革命，因为它成功地实现了行为克隆任务，那么这一成功的首要原因是什么，大训练数据集，深强化学习技术，或者在自动驾驶问题中的任何特殊原因？
此外，我们在机器学习中解决的大多数实际问题中，这种成功能否被复制？换句话说
浏览 0提问于2018-01-04得票数 1
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稳定基3 PPO模型加载但不工作
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我试图做一个人工智能代理发挥OpenAI健身房CarRacing环境，我有困难加载保存的模型。我训练他们，他们工作，我拯救他们，装载他们，突然汽车甚至不动。我甚至试着从别人那里下载模型，装上子弹的时候，车根本不动。
我在使用gym==0.21.0的一个木星笔记本上的VS代码中的Ubuntu20.04，稳定-baselines3 3==1.6.0，python==3.7.0。
import gym
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.evaluation import evaluate_policy
i
浏览 22提问于2022-09-15得票数 1
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我有一个关于强化学习(RL)在我们试图解决的问题上的适用性的基本问题。
我们正在尝试使用RL进行库存管理--在这种情况下，需求完全是随机(它可能在现实生活中有一种模式，但现在让我们假设我们被迫被视为纯粹的随机)。
据我所知，RL可以帮助学习如何玩游戏(比如下棋)，也可以帮助机器人学会走路。但是所有的游戏都有规则，还有“购物车杆”( OpenAI Gym) --有一些“物理”规则控制着推车杆什么时候会翻倒。
对于我们的问题，没有规则-环境变化随机(对产品的需求)。
RL真的适用于这种情况吗？
如果是这样的话-那什么能提高性能呢？
进一步的细节：-从“环境”中唯一可以得到的两种刺激是目前可用的产品
浏览 2提问于2018-10-10得票数 2
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我是B.Sc毕业生。我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。
我最近听说了不同的人工智能训练来玩游戏，如马里奥，围棋等。
为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？对于初学者来说，你推荐什么游戏？
这是我目前在机器学习中所知道的-
课程介绍和机器学习。K-最近邻算法和K-均值算法
统计推断
高斯混合模型(GMM)与期望最大化
可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。
基本的超平面算法:感知器和Winnow。
支持向量机(SVM)
核粒
促进弱学习者向强学习者学习: AdaBoost
边缘-感知器
回归
PCA
决策树
决策树修剪与随机林
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
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DQN到底是如何学习的？
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我在gym中创建了我的自定义环境，这是一个迷宫。我使用DQN模型和BoltzmannQPolicy。它很好地训练了以下变量：
代理人的位置
与端点的距离
端点的位置
它能向哪个方向移动？
所以我不会给它图像什么的。如果我在相同的环境(同样的迷宫，不改变墙壁的位置)训练和测试它，它可以很容易地解决它。但是如果我把它介绍给一个完全不同的环境(迷宫)，没有训练，它就不知道该怎么做了。我不知道问题是否与我的代码有关，或者DQN只是为了解决相同的环境。
我应该用哪种算法来代替？
浏览 0提问于2021-02-28得票数 3
我在Pytorch中训练一些简单的神经网络来进行强化学习。在训练结束时，我将模型保存为：
torch.save(self.policy_NN.state_dict(), self.model_fname)
在这一点上，它做得相当好。然后，在另一个脚本中，我再次加载它，如下所示：
self.policy_NN.load_state_dict(torch.load(model_fname))
然后播放这一集，就像训练从来没有停止过一样(除了我不再做DQN学习，它只是在每个点上采取贪婪的行动)。因此，我希望它的行为基本上与我保存它时一样。
然而，每当我加载它时，它的行为都完全不同，以至于在我保存它之
浏览 2提问于2018-10-04得票数 0
25回答
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
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浏览 1819提问于2022-11-02
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如果我想用DQN训练我的强化学习代理，我如何选择神经元的数量？
在监督学习中，选择太少或过多会导致电位过低(缺少神经元)，或者由于过度拟合(例如，神经元过多)而导致泛化差。我们可以用遗传算法来确定超参数的最佳组合，而不是手工尝试。
然而，在RL中，泛化甚至是一件事吗？毕竟，我们是在训练一只蜘蛛以最有效的方式移动它的四肢，一只手臂以最快的方式抓住一个盒子，等等。
一旦学会了，我们甚至可以改变环境，期望代理人表现良好，推广到新环境吗？
因此，选择神经元甚至是RL的一件事，还是我们可以给它尽可能多的神经元和层，让它学习生物肢体的正确运动？
浏览 0提问于2018-06-10得票数 4
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腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1745提问于2018-09-07
好吧，所以我现在做了很多深度学习项目和实习，我从来没有做过大量的训练。但是最近我一直在考虑做一些传输学习，我需要在GPU上运行我的代码。现在我有一个系统与Windows 10和一个专用的NVIDIA GeForce 9.4亿GPU。我在网上做了很多研究，但我还是有点困惑。我还没有在我的系统上安装NVIDIA工具包或cuDNN或tensorflow-gpu。我目前使用tensorflow和Py手电筒来训练我的DL模型。这是我的问题-
，当我在tf或pytorch中定义张量时，默认情况下它是一个cpu张量。所以，到目前为止，我所做的所有训练都是在CPU上进行的。所以，如果我确保安装了正确版本的Cu
浏览 5提问于2020-08-20得票数 1
1回答
关于强化学习(RL)在我们试图解决的问题上的适用性，我有一个基本的问题。
我们正在尝试使用RL进行库存管理--在这种情况下，需求是完全随机的(在现实生活中，它可能有一个模式，但现在让我们假设我们被迫被视为纯粹的随机)。
据我所知，RL可以帮助学习如何玩游戏(比如下棋)，也可以帮助机器人学会走路。但是所有的游戏都有规则，“推车杆”( OpenAI Gym)也有规则
对于我们的问题，没有规则-环境变化随机(对产品的需求)。
RL真的适用于这种情况吗？
如果是这样的话-那什么能提高性能呢？
进一步的细节：-从“环境”中唯一可以得到的两种刺激是目前可用的产品“X”和当前的需求“Y”--并且“actio
浏览 0提问于2018-10-11得票数 2
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2回答
我想开发一个ML模型，允许我的公司根据各种参数，比如业绩、缺勤率、地点、年龄、团队经理等，来突出那些有离开企业风险的员工。我们有一个相当多样化的数据库，里面有已经离开公司的人，每个输入的价值都可以用来训练模型。输出是一个简单的1或0:基于所有的输入，一个人要么处于‘风险’，要么‘不处于离开的风险’，而没有立即要求任何风险程度的指示。
我有点像个ML新手，但在研究了各种类型的ML模型之后，我找不到任何与数据集训练模型相关的具体信息，在这些数据集中，有数字和分类数据的组合。我看过使用k-NN和支持向量机模型的类似模型需求的例子，但对于如何处理这一任务，我找不到明确的说明。值得注意的是，我在pyth
浏览 0提问于2021-10-11得票数 -1
随着大数据、云计算的发展，自动驾驶的发展越来越快，各互利网巨头和传统车企也都不甘落后纷纷宣布了路测和落地时间表。那么目前来看，制约自动驾驶的主要难点有哪些呢？
浏览 1423提问于2018-04-13
1回答
我试图在n*n网格世界域中导航代理，使用Q-学习+前馈神经网络作为Q-函数逼近器。基本上，代理应该找到最佳/最短的方式来达到某一终端目标位置(+10奖励)。特工采取的每一步都会得到-1的奖励。在网格世界中，代理也应该避免某些位置(-10奖励，终端状态也是如此)。
到目前为止，我实现了一个Q学习算法，它将所有的Q值保存在一个Q表中，并且代理执行得很好。在接下来的步骤中，我想用神经网络代替Q表，在agent的每一步都进行在线训练。我尝试了一个具有一个隐藏层和四个输出的前馈神经网络，表示网格世界(北、南、东、西)中可能的动作的Q值。作为输入，我使用了一个nxn零矩阵，在代理当前的位置上有一个"
浏览 3提问于2016-06-20得票数 0
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我正在做一个项目，寻找产品之间的相似性。该模型将excel数据表分为90%的训练/ 10%的验证。当我手动检查验证时，模型工作得很好。但我在评估过程中遇到了麻烦。我应该如何找到准确性、精确度、召回率和F1分数来了解我的模型工作得有多好？ 我是机器学习的新手，还在学习，请给我一些从哪里开始的线索。
浏览 61提问于2020-07-28得票数 0
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反向传播神经元网络
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嗨，我现在在玩神经网络。我做了一些本教程的重新实现：，但是有鱼和食物，还有不同的编程语言。但重点是一样的。
我有一堆鱼(20条)和一束福斯(40条)。每条鱼都有大脑(神经网络(从现在起使用人工神经网络))。目前，神经网络不使用后备技术，而是接受遗传算法的训练。效果很好。我想通过反向传播来实现学习，并对这两种方法进行比较。问题只存在于反向传播中。我读过一些关于它的文章，但我还不明白如何在这个例子中使用它。我可能只是不明白。
我会解释这个问题：
现在我有了4个输入的神经网络。LookAt向量lookAt(x，y)，向量到最近的食物closestFood(x，y) =>该向量的值是ANN的输入
浏览 1提问于2016-07-26得票数 0
9回答
腾讯云是如何保障客用户安全的？
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现如今，全球互联网安全警戒线频频拉高，许多域名服务器和网站托管服务都遭受攻击，手机病毒感染用户也在增加，大量物联网设备成为黑产攻击武器。在这一系列现象的背后，许多腾讯云用户也不经想问到，腾讯云是如何保障客我们用户安全的？
浏览 5687提问于2018-08-03
1回答
我正在建立一个有监督的机器学习模型来生成预测。
所以我会有这样的历史数据：
SKU, Month, .... other features, Actual Volume
我可以用一个模型来生成预测，使用实际的音量作为标签。
当然，预测量和实际成交量之间会有差异。
在不产生任何数据泄漏的情况下，有什么适当的方法来利用这些数据来整合这些信息来训练模型以最小化方差？
是否应该将数据反馈给具有移动平均值等的数据并进行再培训，或者是否有其他更好的策略来正确评估模型的性能并从中吸取教训？
这些数据将是具有各种特征的时间序列数据，如汇率、销售人员等。
浏览 0提问于2019-01-09得票数 1
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