train(env_name="BipedalWalker-v3", num_episodes=1000, max_episode_len=1000, batch_size=64, hidden_size=128, lr=0.0003, betas=(0.9, 0.999), gamma=0.99, K_epoch=10, eps_clip=0.2)
时间: 2024-02-19 11:00:03 浏览: 127
env_config:从环境变量声明和加载配置
这段代码看起来像是使用了深度强化学习中的PPO算法对名为BipedalWalker-v3的环境进行训练,其中包括1000个episode,每个episode最多运行1000步,使用64个样本进行每次更新,神经网络的隐藏层大小为128,使用Adam优化器,学习率为0.0003,beta参数为(0.9, 0.999),折扣因子为0.99,每K_epoch次更新进行一次PPO的优化,剪切范围为0.2。
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