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在Hugging Face，我们为深度强化学习的研究人员和爱好者贡献了生态系统。这就是为什么我们很高兴地宣布我们将Stable-Baselines3集成到Hugging Face Hub中。 Stable-Baselines3是最流行的PyTorch深度强化学习库之一，它可以轻松训练和测试各种环境中的智能体（Gym、Atari、MuJoco、Procgen等）。通过这个集成，您现在可以托管您的保存模型💾并从社区中加载强大的模型。 在本文中，我们将展示如何实现这一点。 安装 要在Hugging Face Hub中使用stable-baselines3，您只需要安装这两个库： pip install huggingface_hub pip install huggingface_sb3 查找模型 我们目前正在上传玩Space Invaders、Breakout、LunarLander等游戏的智能体的保存模型。除此之外，您还可以在这里找到社区中的所有stable-baselines-3模型 当您找到所需的模型时，您只需要复制存储库ID： 从Hub下载模型 这个集成的最酷功能是您现在可以非常容易地从Hub加载一个保存的模型到Stable-baselines3。 为了做到这一点，您只需要复制包含您保存的模型和存储库中保存的模型zip文件的repo-id。 例如：sb3/demo-hf-CartPole-v1 ：…

第五单元，使用 Hugging Face 的深度强化学习课程 🤗 ⚠️ 这篇文章有一个新的更新版本，可以在这里找到 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction 这篇文章是深度强化学习课程的一部分，从入门到专家都可以免费学习。点击这里查看课程大纲。 ⚠️ 这篇文章有一个新的更新版本，可以在这里找到 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction 这篇文章是深度强化学习课程的一部分，从入门到专家都可以免费学习。点击这里查看课程大纲。 在上一个单元中，我们学习了深度 Q 学习。在这种基于值的深度强化学习算法中，我们使用深度神经网络来逼近每个可能动作的不同 Q 值。 确实，在课程的开始阶段，我们只学习了基于值的方法，其中我们通过估计一个值函数作为找到最优策略的中间步骤。 因为在基于值的方法中，π 只存在于动作值估计之中，因为策略只是一个函数（例如，贪婪策略），它会在给定状态时选择具有最高值的动作。 但是，对于基于策略的方法，我们希望直接优化策略，而不需要学习值函数的中间步骤。 所以今天，我们将学习我们的第一个基于策略的方法：Reinforce。我们将使用…