训练后能否将Stable Baselines 3（PPO）的探索率设为0并关闭训练？

完全可行，具体操作和注意事项如下：

• 关闭探索，输出确定性动作
  Stable Baselines3的PPO模型本身没有像DQN那样的epsilon探索率参数，要让模型输出确定性动作，只需要在调用predict()方法时传入deterministic=True参数。这个参数会让策略网络直接输出概率分布的均值（离散动作则取概率最高的选项），而非从分布中采样，这样相同的观测输入必然得到相同的动作输出。

• 固定网络参数，停止训练
  训练完成后，只要不调用模型的learn()方法，网络参数就不会被更新。另外建议把模型切换到评估模式：对于PyTorch后端的模型，执行model.policy.eval()，这会关闭网络中的dropout、批量归一化等可能引入随机性的层，进一步确保相同输入的输出一致性。

需要注意的细节：

• 必须保证输入的观测完全一致，包括训练时用到的归一化处理（比如用了VecNormalize的话，评估时要加载训练好的归一化参数，不能重新计算均值和方差），否则即使模型固定，输入的微小差异也会导致动作不同。
• 如果环境本身带有随机性，那观测可能会变化，但这和模型输出的确定性无关——只要输入观测完全相同，模型就会输出相同动作。

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