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=...
#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 plt import os...
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...
env = gym.make('CartPole-v0') if __name__ == "__main__": model = AC(env) reward = [] MAX_EPISODE = 500 for episode in range(MAX_EPISODE): s = env.reset() done = False ep_r = 0 while not done: # env.render() a,log_prob = model.get_action(s) s_,rew,done,_ =...
实现A2C的关键在于两个部分：Actor和Critic。Actor通过一个策略网络来决定下一步应该采取什么动作，而Critic则通过一个价值网络来估计当前状态下的期望回报。这两部分通过交互学习，从而实现对环境的更有效探索和策略优化。在使用PyTorch实现A2C时，我们可以利用其强大的张量操作和自动求导功能，来构建高效的模型...
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...