- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
OpenAI 发布了一个名为 Gymnasium 的新库,该库将取代 Gym 库。有许多库具有支持健身房环境的 RL 算法实现,但是界面随着 Gymnasium 发生了一些变化。是否有支持 Gymnasium 算法的库?我尝试了 CleanRL、KerasRL、RLib 和其他一些,但它们都不起作用,目前唯一的方法是手动实现它们,我说得对吗?
最佳答案
Stable Baselines3 还没有支持 Gymnasium 的版本,但是这个 pull request解释了如何在 gymnasium
中安装和使用它。
首先安装该 PR 的版本:
$ pip install git+https://github.com/carlosluis/stable-baselines3@fix_tests
假设你已经安装了gymnasium
,你可以运行:
# Important step to override `gym` as `gymnasium`.
import sys
import gymnasium
sys.modules["gym"] = gymnasium
# Sample code which works
from stable_baselines3 import PPO
env = gymnasium.make("CartPole-v1", render_mode="rgb_array")
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
关于reinforcement-learning - OpenAI Gymnasium,是否有支持算法的库?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75297606/
有谁知道算法的任何示例代码Ronald J. Williams提出于 A class of gradient-estimating algorithms for reinforcement learn
在DQN、Actor-Critic或A3C中选择奖励值时,是否有选择奖励值的通用规则? 正如我简单听到的那样,(-1 ~ +1) 奖励是一种非常有效的选择。 你能告诉我什么建议和原因吗?? 最佳答案
根据OpenAI Gym框架,我已经创建了一个自定义环境;包含step,reset,action和reward函数。我的目标是在此自定义环境上运行OpenAI基准。但是在此之前,必须在OpenAI G
在我浏览关于强化学习的各种资料时,我发现了两个版本的 V和 Q方程式: 这对: V(s) = maxa (sums' P(s'|s,a) (R(s,a,s') + lambda V(s'))) Q(s
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 是在 Action 空间连续时进行强化学习的最先进方法。其核心算法是Deterministic Policy Gra
是否有任何简单的方法可以将 PPO 的属性与 A3C 方法合并? A3C 方法运行多个并行角色并优化参数。我正在尝试将 PPO 与 A3C 合并。 最佳答案 PPO 有一个内置机制(代理剪切目标函数)
我目前正在尝试从具有连续 Action 空间的 openAi 健身房环境中解决 Pendulum-v0。因此,我需要使用正态分布来对我的行为进行采样。我不明白的是 log_prob 使用时的维度: i
我目前正在阅读萨顿关于强化学习的介绍。到了第 10 章(On-Policy prediction with approximation)后,我现在想知道如何选择函数的形式 q最佳权重 w应近似。 我指
我正在尝试使用强化学习来解决涉及大量同步操作的问题。例如,智能体将能够采取可导致单一 Action 的 Action ,如射击,或可导致多个 Action 的 Action ,如跳跃时射击、右转、空手
batch size在监督学习中是神经工作训练的样本数量,但是在强化学习的背景下batch size是什么意思呢?它也指 sample 吗?如果是,样本在强化学习背景下的意义是什么? 最佳答案 与监督
我正在尝试为 Othello 构建一个时间差异学习代理。虽然我的其余实现似乎按预期运行,但我想知道用于训练网络的损失函数。在 Sutton 的书《强化学习:简介》中,均方值误差(MSVE)被提出为标准
我正在寻找一种解决马尔可夫决策过程 (MDP) 的方法。我知道从一种状态到另一种状态的转变是确定性的,但环境是不稳定的。这意味着当再次访问同一状态时,代理获得的奖励可能会有所不同。是否有一种算法,如
我有一个使用 ASP.NET Identity 的 ASP.NET Core 项目。某些类无法导出,因为它们的属性包含来自 System.ComponentModel.DataAnnotations
我正在尝试编写一个自定义的 openAI Gym 环境,其中代理在每个步骤中执行 2 个 Action ,其中一个是离散 Action ,另一个是连续 Action 。我正在使用 Ray RLLib
我正在设计一个强化学习代理来引导道路有限区域内的个别汽车。该政策决定了汽车应该走哪条路线。 每辆车都可以看到其 10 英里范围内的车辆、它们的速度以及整个边界区域的道路图。基于 RL 的代理的策略必须
鉴于: import gym env = gym.make('CartPole-v0') 如何以适用于任何Gym env的方式获取CartPole-v0? 最佳答案 拆开环境并从规范中获取ID nam
我想在 OpenAI 环境中修改一些内容。如果我们使用 Cartpole例如,然后我们可以编辑类初始化函数中的内容,但是对于使用 Box2D 的环境,它似乎并不那么简单。 例如,考虑 BipedalW
有人知道我们可以设置游戏初始状态的任何 OpenAI Gym 环境吗?例如,我发现 MountainCarContinuous-v0 可以做这样的事情,以便我们可以选择汽车启动的时间点。但是,我正在寻
OpenAI 发布了一个名为 Gymnasium 的新库,该库将取代 Gym 库。有许多库具有支持健身房环境的 RL 算法实现,但是界面随着 Gymnasium 发生了一些变化。是否有支持 Gymna
OpenAI 发布了一个名为 Gymnasium 的新库,该库将取代 Gym 库。有许多库具有支持健身房环境的 RL 算法实现,但是界面随着 Gymnasium 发生了一些变化。是否有支持 Gymna
我是一名优秀的程序员,十分优秀!