Ppo PongNoFrameskip V4

🚀 PPO 智能体玩转 PongNoFrameskip-v4

本项目是一个经过训练的 PPO 智能体，它使用 stable-baselines3 库 和 RL Zoo 来玩 PongNoFrameskip-v4 游戏。RL Zoo 是 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。

🚀 快速开始

运行已训练模型

若要运行已训练的模型，可使用以下命令：

# 下载模型并保存到 logs/ 文件夹
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -orga sb3 -f logs/
python enjoy.py --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4  -f logs/

训练新模型

若要训练新模型，可使用以下命令：

python train.py --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -f logs/
# 上传模型并生成视频（如果可能）
python -m rl_zoo3.push_to_hub --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga sb3

✨ 主要特性

• 预训练模型：提供了一个预训练的 PPO 智能体，可直接用于玩 PongNoFrameskip-v4 游戏。
• 训练框架：使用 RL Zoo 作为训练框架，支持超参数优化。

📦 安装指南

• 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

💻 使用示例

基础用法

# 下载模型并保存到 logs/ 文件夹
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -orga sb3 -f logs/
python enjoy.py --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4  -f logs/

高级用法

python train.py --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -f logs/
# 上传模型并生成视频（如果可能）
python -m rl_zoo3.push_to_hub --algo ppo --env PongNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga sb3

🔧 技术细节

超参数

OrderedDict([('batch_size', 256),
             ('clip_range', 'lin_0.1'),
             ('ent_coef', 0.01),
             ('env_wrapper',
              ['stable_baselines3.common.atari_wrappers.AtariWrapper']),
             ('frame_stack', 4),
             ('learning_rate', 'lin_2.5e-4'),
             ('n_envs', 8),
             ('n_epochs', 4),
             ('n_steps', 128),
             ('n_timesteps', 10000000.0),
             ('policy', 'CnnPolicy'),
             ('vf_coef', 0.5),
             ('normalize', False)])

模型指标