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Stable Baselines 3 (SB3)는 PyTorch에서 강화학습 알고리즘을 안정적으로 구현한 것입니다. W&B의 SB3 인테그레이션은 다음과 같습니다:
  • 손실 및 에피소드별 반환과 같은 메트릭을 기록합니다.
  • 에이전트가 게임을 플레이하는 비디오를 업로드합니다.
  • 트레이닝된 모델을 저장합니다.
  • 모델의 하이퍼파라미터를 기록합니다.
  • 모델 그래디언트 히스토그램을 기록합니다.
W&B를 사용한 SB3 트레이닝 run의 예시를 검토하세요.

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SB3 Experiments 기록

from wandb.integration.sb3 import WandbCallback

model.learn(..., callback=WandbCallback())

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WandbCallback 인수

인수사용법
verbosesb3 출력의 상세 정도
model_save_path모델이 저장될 폴더 경로. 기본값은 `None`이며, 모델은 기록되지 않습니다
model_save_freq모델 저장 빈도
gradient_save_freq그래디언트를 기록하는 빈도. 기본값은 0이며, 그래디언트는 기록되지 않습니다

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기본 예제

W&B SB3 인테그레이션은 TensorBoard에서 출력된 로그를 사용하여 메트릭을 기록합니다. 
import gym
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecVideoRecorder
import wandb
from wandb.integration.sb3 import WandbCallback


config = {
    "policy_type": "MlpPolicy",
    "total_timesteps": 25000,
    "env_name": "CartPole-v1",
}
run = wandb.init(
    project="sb3",
    config=config,
    sync_tensorboard=True,  # auto-upload sb3's tensorboard metrics
    monitor_gym=True,  # auto-upload the videos of agents playing the game
    save_code=True,  # optional
)


def make_env():
    env = gym.make(config["env_name"])
    env = Monitor(env)  # record stats such as returns
    return env


env = DummyVecEnv([make_env])
env = VecVideoRecorder(
    env,
    f"videos/{run.id}",
    record_video_trigger=lambda x: x % 2000 == 0,
    video_length=200,
)
model = PPO(config["policy_type"], env, verbose=1, tensorboard_log=f"runs/{run.id}")
model.learn(
    total_timesteps=config["total_timesteps"],
    callback=WandbCallback(
        gradient_save_freq=100,
        model_save_path=f"models/{run.id}",
        verbose=2,
    ),
)
run.finish()