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 ...
以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境状态采取一个随机动作(0或1),最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 2.1 观测(Observations) 在上面代码中使用了env.step()函数来对每一步进...
部分源码如下 #代38-REINFORCE算法的实验过程 #CartPole环境 import argparse import gym import numpy as np from itertools import count import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.distributions import Categorical import matplotlib.pyplot as ...
以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境状态采取一个随机动作(0或1),最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 2.1 观测(Observations) 在上面代码中使用了env.step()函数来对每一步进...
在强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中，我们讲到了Deep Q-Learning（NIPS 2013）的...
在CartPole环境的情况下,您可以在此源代码中找到两个已注册的版本。如您所见,行50到65存在两个CartPole版本,标记为v0和v1,它们的区别在于参数max_episode_steps和reward_threshold: register( id='CartPole-v0', entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv', max_episode_steps=200, reward_threshold=...
action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 observation_space是一个Box类型,从box.py源码可知,表示一个n维的盒子,所以在上一节打印出来的observation是一个长度为 4 的数组。数组中的每个元素都...