【源码】基于稳定基线（Stable Baselines）的强化学习模型训练

项目简介

本项目运用Python的强化学习库Stable Baselines开展强化学习模型的训练工作。Stable Baselines是一个开源的、基于TensorFlow的强化学习库，提供了诸如DDPG、PPO、TRPO等多种基于策略的强化学习算法。项目利用这些算法训练强化学习模型，并在Atari游戏、MuJoCo仿真环境以及自定义的机器人任务等环境下完成测试与评估。

项目的主要特性和功能

1. 环境创建：借助Gym库创建Atari游戏、MuJoCo仿真环境等。
2. 模型训练：运用Stable Baselines库中的算法（如DDPG、PPO、TRPO等）训练模型。
3. 模型评估：在训练过程中或结束后，对模型进行性能评估，涵盖平均奖励、成功率等指标。
4. 模型保存与加载：支持模型的保存与加载，便于后续的模型调试和测试。
5. 多进程并行计算：采用MPI进行多进程并行计算，提升训练效率。
6. 数据可视化：利用TensorBoard对训练过程中的数据进行可视化，包括奖励、损失、策略更新等。

安装使用步骤

安装依赖库

• 安装Python 3.6+
• 安装TensorFlow 1.14+
• 安装Gym 0.17+
• 安装MPI 4.0+

运行训练脚本

• 在scripts目录下，依据具体任务挑选合适的训练脚本（如run_atari.py、run_mujoco.py等）。
• 通过命令行参数配置环境ID、训练时间步数、种子值等参数，运行训练脚本。

评估模型

训练完成后，可使用enjoy脚本（如enjoy_cartpole.py、enjoy_pong.py等）加载预训练的模型，并在环境中展示模型的性能。

可视化训练过程

使用TensorBoard进行训练过程中的数据可视化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】