'),gym会运行CartPole-v0的游戏环境在每个episode里面,env.reset()会重置环境,即重新开始游戏,并返回观测值在每次的step里面,env.render()会刷新画面 env.action_space.sample...() 返回一个action的随机sample,即随机在动作空间里面选择一个动作 env.step(action) 返回值有四个: observation (object): an envi...
[pytorch 强化学习] 01 认识环境(environment,gym.Env)以及 CartPole-v0/v1 环境 18:04 [pytorch 强化学习] 02 将 env rendering 保存为 mp4/gif(以 CartPole 为例,mode='rgb_array') 16:25 [pytorch 强化学习] 03 动手写迷宫环境(maze env)状态及动作策略初步(及动画保存) 26:29 [pytorch 强化学习] ...