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) ...
它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值...
唯一的区别似乎在于他们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示进行访问。 CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500&#x 浏览105提问于2019-07-05得票数 18 回答已采纳 3回答 有没有一种方法可以在OpenAI健身房中禁用视频渲染,同时仍在录制它? video、openai-gym 有没有一种...
importgymenv=gym.make('CartPole-v0')print(env.action_space)#> Discrete(2)print(env.observation_space)#> Box(4,) 从程序运行结果可以看出: 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}。
CartPole中的action有0和1两种,分别代表向左推和向右推。 我们要根据自己的Policy来处理state并作出action的选择,我最初的时候对Policy这个概念无法接受,这一步令我非常困惑,但其实所谓的Policy就是state的4个分量(Component)的组合方式,比如,我们将组合方式定位线性组合(Linear Combination):y=x1cp+x2cv+x3pp+x4pv...
上一篇配置成功gym环境后,就可以利用该环境做强化学习仿真了。 这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量
1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了...
附上代码：importgymimportnumpyasnpimportsysenv=gym.make('CartPole-v0')max_number_of_steps=200# ...
CartPole-v0 的意外观察空间Python 慕斯709654 2022-01-05 10:47:48 我对通过自省获得的观察空间感到惊讶CartPole-v0。根据官方文档,这是我应该得到的:但是,这是我得到的:print(env.observation_space.low)print(env.observation_space.high)#[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]#...