import gym env = gym.make('CartPole-v0') state = env.reset() # 初始化环境,返回初始状态 for t in range(200): env.render() # 可视化 action = env.action_space.sample() # 随机选择动作(0 或 1) next_state, reward, done, info = env.step(action) # 执行动作 print(f"Step {t}: ...
作者| News 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAI Gym(https://gym.openai.com/)中的 CartPole-v0 任务上训练一个...您可以在Gym网站(https://gym.openai.com/envs/CartPole-v0)上找到官方排行榜,里面包含各种算法以及可视化。 ?...当代理观察环境的当前状态并选择动...
x = F.relu(self.fc1(x)) # 使用ReLU激活函数 if self.enable_dueling_dqn: # 如果启用双重DQN,则计算价值V(s)和优势A(s, a) # 计算状态的价值V(s) v = F.relu(self.fc_value(x)) # 通过fc_value计算 V = self.value(v) # 输出最终的状态价值V(s) # 计算动作的优势A(s, a) a = F...