[环境]CartPole-v0

聊一聊我对强化学习的理解
对应的代码请访问我的GitHub：fxyang-bupt(可能你进去之后发现什么都没有，那是因为我注册了新的账号还在整理，这并不影响你先follow一下我的GitHub~)
目前正在把我的文字内容和代码整理成网络书籍的方式发布出来，敬请期待…

我很想把它做成一套简单易懂的白话系列，奈何做这种事真的不简单。我参考了很多资料，比如：
《白话强化学习与PyTorch》
《深入浅出强化学习：原理与入门》
《强化学习入门：从原理到实践》
“莫烦Python”
博客园 “刘建平Pinard” 的博客
北大 “ShusenTang” 的GitHub
……
这是一门比较前言的理论，目前正在发光发热。我并不推荐大家一开始就阅读大部头的《Reinforcement Learning》这本书，假期我花了一个月的时间去啃，效果并不好。反而是这种“平易近人”的教程更适合入门。不过各种“平易近人”的教程都会充斥着笔者自己的理解，这种事容易陷入到自嗨的怪圈，笔者自认为自己举了一个特别通俗的例子，而读者却一头雾水。
所以我把我在学习和实践过程中遇到的困惑，又做了二次解读的加工。有了这个系列的文章，希望能够有所贡献。成为帮助你入门的N多资料的其中之一。
我的代码用的框架比较杂，PyTorch TensorFlow1 TensorFlow2……都有。有人会在意TensorFlow2出来以后，1不是被淘汰了，为什么还要用？
5G都出了多长时间了，你那个卡的要死的4G手机换了吗？企业也是一样的。所以还是得用…

希望毕业后我也能成为像莫烦和 Charlotte77 一样的知识分享者~这是自己的一个小兴趣

关于环境的介绍可以通过下面几篇文章了解，还能搞清楚gym包的组织规则。

OpenAI Gym: the CartPole-v0 environment

OpenAI Gym 经典控制环境介绍–CartPole（倒立摆）_思绪无限的博客-CSDN博客_cartpole

openai/gym

强化学习实践二理解gym的建模思想

深度剖析 OpenAI Gym（持续更新）_taoyafan的博客-CSDN博客

但是，打开cartpole.py的源码可以发现，官方文档写的居然是错的！
果然最靠得住的还是源码，如果编程中碰到一些问题感觉可能有错误，就大胆怀疑吧，找到源码去验证你的猜想~

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