库名称: stable-baselines3
标签:

• Walker2d-v3
• 深度强化学习
• 强化学习
• stable-baselines3
  模型索引:
• 名称: SAC
  结果:
  • 指标:
    • 类型: 平均奖励
      值: 3876.28 +/- 75.51
      名称: 平均奖励
      任务:
      类型: 强化学习
      名称: 强化学习
      数据集:
      名称: Walker2d-v3
      类型: Walker2d-v3

SAC 智能体在 Walker2d-v3 中的表现

这是一个经过训练的 SAC 智能体模型，使用 stable-baselines3 库 和 RL Zoo 在 Walker2d-v3 环境中运行。

RL Zoo 是一个用于 Stable Baselines3 强化学习智能体的训练框架，包含超参数优化和预训练智能体。

使用方法（与 SB3 RL Zoo 配合使用）

RL Zoo: https://github.com/DLR-RM/rl-baselines3-zoo

SB3: https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3

SB3 Contrib: https://github.com/Stable-Baselines-Team/stable-baselines3-contrib

# 下载模型并保存到 logs/ 文件夹  
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo sac --env Walker2d-v3 -orga sb3 -f logs/  
python enjoy.py --algo sac --env Walker2d-v3 -f logs/  

训练（与 RL Zoo 配合使用）

python train.py --algo sac --env Walker2d-v3 -f logs/  
# 上传模型并生成视频（如可能）  
python -m rl_zoo3.push_to_hub --algo sac --env Walker2d-v3 -f logs/ -orga sb3  

超参数

OrderedDict([('learning_starts', 10000),  
             ('n_timesteps', 1000000.0),  
             ('policy', 'MlpPolicy'),  
             ('use_sde', False),  
             ('normalize', False)])