stable_baselines3 ppo2policy

`stable_baselines3`是一个基于`Stable Baselines`库的升级版，由Hugging Face团队维护，用于简化高级强化学习实验。在这个库中，`PPO2Policy`是一个实现了Proximal Policy Optimization (PPO) 2.0版本的策略类。

在`stable_baselines3`中，你可以这样使用`PPO2Policy`：

from stable_baselines3 import PPO2 as PPO
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv

# 创建一个单环境的代理
env = DummyVecEnv([lambda: YourEnvironment()])

# 初始化PPO模型，这里`MlpPolicy`是基础的全连接策略网络
model = PPO(MlpPolicy, env)

# 如果有预训练模型，可以直接加载
model = PPO.load("path_to_pretrained_model")

# 模型开始执行策略
for _ in range(num_episodes):
    observation = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action, _state = model.predict(observation)
        observation, reward, done, info = env.step(action)

其中，`predict`函数用于获取给定状态下预测的动作。在强化学习训练完成后，可以用`save()`保存模型以便后续使用。