写一下ppo算法在mujoco中蚂蚁环境运行的代码

以下是使用PPO算法在Mujoco中蚂蚁环境运行的Python代码示例：

import gym
import mujoco_py
import tensorflow as tf
import numpy as np

from stable_baselines.common.policies import MlpPolicy
from stable_baselines.common.vec_env import SubprocVecEnv
from stable_baselines import PPO2


def make_env(env_id, rank, seed=0):
    """
    Utility function for creating a Mujoco environment with a specific seed.
    """
    def _init():
        env = gym.make(env_id)
        env.seed(seed + rank)
        return env

    return _init


if __name__ == '__main__':
    # Set up the environment
    env_id = 'Ant-v2'
    num_cpu = 4
    env = SubprocVecEnv([make_env(env_id, i) for i in range(num_cpu)])
    
    # Set up the PPO algorithm
    model = PPO2(MlpPolicy, env, verbose=1)
    
    # Train the model
    model.learn(total_timesteps=int(1e6))
    
    # Save the trained model
    model.save("ppo_mujoco_ant")

这段代码使用了Stable Baselines库来实现PPO算法，用于训练策略模型。它使用了Mujoco库来创建Ant-v2环境，并使用SubprocVecEnv函数来将多个并行环境打包成一个单一的向量化环境。最后，它使用learn函数来训练模型，并使用save函数来保存训练好的模型。