强化学习 —

0. gym 下的数据结构

Discrete：
- gym.spaces.discrete.Discrete
- env.action_sample 的返回值就是 Discrete 类型
- Discrete(n)：{0, 1, 2, 3, n-1}，表示的是正整数的离散空间；
- 成员函数：
  - sample()：离散值空间中进行采样；
  - contains(k)：离散值空间中是否包含 k；

1. 认识游戏编程的一些基本概念

environment

action space 与 action

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):env.render()action = env.action_space.sample()env.step(action) # take a random action

强化学习 —— gym相关推荐

Ubuntu16.04 搭建mujoco环境+强化学习gym
(2022)Ubuntu16.04 搭建mujoco环境+强化学习gym 前言一.Ubuntu16.04系统安装二.mujoco安装 1.安装教程 2.程序验证三.mujoco-py 安装 1. ...
强化学习Gym Atari报错缺少ale_c.dll
强化学习Gym Atari报错缺少ale_c.dll 问题: 一般在Windows10(及以上)系统中使用Anaconda配置强化学习的Gym环境时,如使用Breakout训练场,需要安装以下工具包 ...
安装gym库_强化学习Gym库学习实践(一）
最近看了一篇研究方向相关的文章,介绍了一种DQN的应用,感觉还挺新鲜的.想着把这篇文章复现出来,就开始学习强化学习的相关知识,作为一名小白,这一路走的可是真的十分艰难(我太菜了啊!) 看了莫烦Pyth ...
强化学习gym的使用之mountaincar的训练
gym地址该任务是让小车跑到右侧的山顶,但是小车力不够它直接冲上去,需要让它左右荡到山顶. 在它的源文件中可以找到相关信息: Observation:Type: Box(2)Num Observat ...
强化学习gym的使用之Pendulum的训练
地址该任务是杆起始位置随机,让它荡到顶头并保持. 首先测试环境 def run_test():env = gym.make('Pendulum-v0') action = [0]observatio ...
强化学习gym库中的Pendulum-v1/CartPole-v1游戏介绍
文章目录前言 CartPole-v1 游戏结束 state action和reward Pendulum-v1 通用操作前言 gym官网:http://gym.openai.com/envs/#c ...
强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例
强化学习(三) - Gym库介绍和使用,Markov决策程序实例,动态规划决策实例 1. 引言在这个部分补充之前马尔科夫决策和动态规划部分的代码.在以后的内容我会把相关代码都附到相关内容的后面.本部 ...
强化学习环境库 Gym 发布首个社区发布版，全面兼容 Python 3.9
作者:肖智清来源:AI科技大本营强化学习环境库Gym于2021年8月中旬迎来了首个社区志愿者维护的发布版Gym 0.19.该版本全面兼容Python 3.9,增加了多个新特性. 强化学习环境库的事 ...
Gym迎来首个完整环境文档，强化学习入门更加简单！
深度强化学习实验室官网:http://www.neurondance.com/ 论坛:http://deeprl.neurondance.com/ 编辑:OpenDeepRL OpenAI Gym是 ...

强化学习 —— gym

0. gym 下的数据结构

1. 认识游戏编程的一些基本概念

强化学习 —— gym相关推荐

最新文章

热门文章