python代码深度强化学习

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是机器学习的一种融合了深度学习和强化学习的技术。在Python中，有许多库支持DRL，如TensorFlow、PyTorch和Stable Baselines等。

首先，你需要安装必要的库，例如：

pip install tensorflow gym stable-baselines3

然后，你可以使用`gym`（ Gymnasium）环境作为代理来进行训练，它提供了一系列的标准模拟游戏和物理环境。比如，使用`Stable Baselines3`库中的`PPO`（Proximal Policy Optimization）算法训练一个经典的DRL任务如Atari游戏或者`Mujoco`环境中的机器人控制：

from stable_baselines3 import PPO
from gym_minigrid.envs import MiniGridEnv

# 创建环境
env = MiniGridEnv()

# 加载预训练模型，如果需要从头开始训练，则去掉这行
model = PPO.load('ppo_maze')

# 开始训练
obs = env.reset()
while True:
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        print("Episode finished after {} timesteps".format(env.unwrapped._max_episode_steps))
        break