stable_baselines3在训练时显示出智能体所有获得的奖励值
时间: 2023-06-23 20:09:11 浏览: 45
要显示智能体在训练过程中获得的所有奖励值,你可以使用Stable Baselines3的`Monitor`类。`Monitor`类提供了一种简单的方法来记录每个episode的奖励值、步数和其他统计数据。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用`Monitor`类:
```python
import gym
from stable_baselines3 import A2C
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
# Create an environment
env = gym.make('CartPole-v1')
# Wrap the environment with the Monitor class
env = Monitor(env, "./logs")
# Create an A2C agent
model = A2C('MlpPolicy', env, verbose=1)
# Train the agent
model.learn(total_timesteps=10000)
# Close the environment
env.close()
```
在这个例子中,我们使用了`CartPole-v1`环境来训练一个A2C智能体,并将每个episode的统计数据记录到了`./logs`目录下。你可以使用`tensorboard --logdir ./logs`来查看这些统计数据。在tensorboard中,你可以看到每个episode的奖励值、步数和其他统计数据。
相关问题
stable_baselines3在训练时显示出智能体活动的所以奖励
在使用 stable_baselines3 进行训练时,您可以通过设置 `verbose` 参数来打印智能体活动的奖励。具体来说,您可以将 `verbose` 参数设置为以下之一:
- `0`:无任何输出。
- `1`:在每个 epoch 结束时输出训练进度和平均奖励。
- `2`:在每个时间步输出奖励。
例如,在使用 PPO 算法训练 CartPole 游戏时,您可以通过以下代码设置 verbose 参数:
```
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
from stable_baselines3.common.callbacks import BaseCallback
env = Monitor(gym.make('CartPole-v1'))
env = DummyVecEnv([lambda: env])
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
```
在这个例子中,我们将 verbose 参数设置为 1,这将在每个 epoch 结束时输出训练进度和平均奖励。如果您想在每个时间步输出奖励,可以将 verbose 参数设置为 2。
python中stable_baselines3和stable_baselines区别
`stable_baselines3` 是 `stable_baselines` 的下一代版本,主要有以下几个区别:
1. `stable_baselines3` 支持 PyTorch 框架,而 `stable_baselines` 只支持 TensorFlow。
2. `stable_baselines3` 采用了更先进的算法,例如 SAC、TD3 等,而 `stable_baselines` 仅支持 DQN、PPO、A2C 等算法。
3. `stable_baselines3` 的代码结构更为清晰,易于扩展和重构。
因此,如果你需要使用 PyTorch 框架、更先进的算法、或者更好的代码结构,那么建议使用 `stable_baselines3`。但如果你对 TensorFlow 更为熟悉,或者只需要使用 DQN、PPO、A2C 等基本算法,那么 `stable_baselines` 也是一个不错的选择。