gym搭建自己的环境 1.获取了解环境 可以通过gym.make(环境名)的方式获取gym中的环境,anaconda配置的环境,环境在Anaconda3\envs\环境名\Lib\site-packages\gym\envs\__init__.py中获得gym中所有注册的环境信息Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴露给用户,查看所有环境的代码如下...
首先,你需要在你的Python环境中安装gym库。你可以使用pip命令来安装gym,例如:pip install gym。 创建自己的环境文件夹接下来,你需要创建一个新的文件夹来保存你自己的环境。这个文件夹可以位于你的项目文件夹中,或者在任何方便的位置。 创建环境文件在创建的环境文件夹中,你需要创建一个Python文件来定义你的环境。这...
首先需要定义自己的环境myenv.py,其代码框架如下: 代码语言:javascript 复制 importgym""" gym.Env是gym的环境基类,自定义的环境就是根据自己的需要重写其中的方法;必须要重写的方法有:__init__():构造函数reset():初始化环境step():环境动作,即环境对agent的反馈render():如果要进行可视化则实现"""classMyEnv...
首先查看gym的环境信息和action信息: importgymenv=gym.make('CartPole-v1')# 定义使用 gym 库中的哪一个环境env=env.unwrapped# 不做这个会有很多限制print(env.action_space)# 查看这个环境中可用的 action 有多少个#Discrete(2)print(env.observation_space)# 查看这个环境中可用的 state 的 observati...
一、搭建基于pybullet的gym环境 1.1 基本文件结构 My_Robot_Gym/ setup.py __init__.py (for register) my_robot_gym/ assets/ (for storing robot model, etc.) robot.urdf rl_envs/ __init__.py my_robot_gym.py (for gym env customization python interface) ...
2|5gym的搭建 函数接口 一个完整的gym环境包括以下函数: class Cartpoleenv(gym.env) def __ init __(self):类构建 def reset(self):初始化 def seed(self, seed = None):随机初始条件种子return [seed] def step(self, action): 单步仿真observation, reward, done, info def render(self, mode='hu...
安装Mujoco是因为gym环境中的许多仿真环境都用到这个物理引擎,比如Robotics,Mujoco最初是由华盛顿大学研发的,目前是收费使用的,作为学生党的我们可以有一年的免费使用,但是需要使用edu邮箱进行注册申请,同时也可以申请一个月的临时使用。Mujoco的网址为https://www.roboti.us/license.html ...
本次利用gym搭建一个扫地机器人环境,描述如下: 在一个5×5的扫地机器人环境中,有一个垃圾和一个充电桩,到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾,并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩,机器人到达充电桩可以充电且不再行走,获得+1的奖赏。环境中间[3,3]处有一个障碍物,机器人无法通过。
Gym提供了一些基础的强化学习环境,并且集成了许多有意思的环境,下面我们来一起看下如何在你的电脑上搭建Gym的开发环境吧。 Gym的Github地址。 1. ReadMe解读 Gym 是一个开源 Python 库,通过提供标准 API 在强化学习算法和环境之间进行通信,以及符合该 API 的标准环境集,用于开发和比较强化学习...
强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建 欲练强化学习神功,首先得找一个可以操练的场地。 两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台,比如OpenAI的长处是DOTA2,而DeepMind是AlphaGo下围棋。 下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口,开始强化学习之旅。