使用Stable-Baselines3加载PPO模型时触发AssertionError的原因

这个错误的核心原因是：加载模型时clip_range参数未被正确解析为可调用对象或有效数值，导致get_schedule_fn函数触发断言失败。以下是两种直接有效的解决方法：

• 方法一：加载时手动指定clip_range参数
  直接在加载模型时显式传入默认的clip_range值（PPO默认值为0.2），覆盖加载过程中可能出现的异常参数：

  model = PPO.load(PPO_path, env=env, clip_range=0.2)
  

• 方法二：训练前显式定义clip_range参数
  在创建PPO模型时就明确指定该参数，避免保存时出现参数序列化异常：

  model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1, tensorboard_log=log_path, clip_range=0.2)
  

  之后按照原有流程保存、加载模型即可。

另外，你的代码中重复创建了env对象（两次调用gym.make(env_name)），虽不影响功能，但可以优化为：

env = DummyVecEnv([lambda: gym.make(env_name)])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick Fleischmann