唯一的区别似乎在于它们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示访问。CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500/475.0。乍一看,其余部分似乎完全相同。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) ...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...
CartPole-v0环境: Gym: A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithmsgym.openai.com/envs/CartPole-v1/ DQN CartPole-v0源码,欢迎fork和star: https://github.com/hangsz/reinforcement_learninggithub.com/hangsz/reinforcement_learning 需要安装gym库和pytorch gym安装方式:pip ...
pos,pos_v,ang,ang_v=state action=ang+ang_v*0.1+(pos-loc)*0.1+pos_v*0.1 state, reward, done, _ = env.step(0 if action<=0 else 1) env.render() 声明下,我不是搞控制的,我是深度学习+机器人方向的,上面瞎比写的,一共7行,刨去gym部分和那个def定义及for循环,核心代码实际只有1行,顺带...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...