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视频讲解：

Stable Baselines3 结合 gym 训练 CartPole 倒立摆

今天介绍下stable_baselines3和gym，可以方便实现DL的实现，应用在机械臂catch、reach等场景

测试代码仓库：https://github.com/LitchiCheng/DRL-learning.git

https://stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/

stable_baselines3 是一个用于深度强化学习的开源 Python 库，基于 PyTorch 构建，内置了像PPO、DDPG 等算法

pip3 install stable-baselines3

https://www.gymlibrary.dev/

OpenAI Gym 用于提供一系列标准化的环境，这些环境主要的接口方法包括 reset() 用于重置环境状态，step(action) 用于执行一个动作并返回新的状态、奖励、是否终止等信息

pip3 install gym

新建python代码CartPole-byStablebaselines3.py

使用gym和stable_baselines3训练下倒立摆CartPole-v1

import gym
from stable_baselines3 import PPOenv = gym.make('CartPole-v1', render_mode="human")
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
model.save("ppo_cartpole")
env.close()