PPO 强化学习模型创建函数详解

这个函数使用 PPO 算法创建一个强化学习模型，具体解释如下：

参数：

• 'CnnPolicy'：使用的策略网络类型，这里使用的是卷积神经网络。
• env：用于训练的环境。
• device='cuda'：指定使用的设备，这里使用的是 GPU。
• verbose=1：控制日志输出的详细程度。
• n_steps=512：每个训练周期的步数。
• batch_size=512：用于训练的批次大小。
• n_epochs=4：每个训练周期的轮数。
• gamma=0.94：折扣率，用于计算未来奖励的价值。
• learning_rate=lr_schedule：学习率，控制模型权重的更新速率，这里使用了一个学习率调度器。
• clip_range=clip_range_schedule：控制策略更新的幅度，这里也使用了一个调度器。
• tensorboard_log='logs'：日志输出的目录，用于可视化训练过程中的信息。

返回值：

• model：创建的强化学习模型。