OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境,Qlearning实在是太弱了,需要足够简单的环境才行,因此本项目写了一个环境,大家感兴趣的话可以看一下,一般环境接口最关键的部分即使reset和step。 深色代码...
需要安装gym库和pytorch gym安装方式:pip install gym pytorch(选择适合自己的版本): pytorch.org/get-started 动画: 0 # coding: utf-8 __author__ = 'zhenhang.sun@gmail.com' __version__ = '1.0.0' import gym import math import random import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct...
importgymimportnumpyasnpimportsysenv=gym.make('CartPole-v0')max_number_of_steps=200# 每一场游戏...
machine-learningreinforcement-learningopenai-gym 23 我找不到关于OpenAI Gym环境'CartPole-v0'和'CartPole-v1'之间差异的确切描述。 这两个环境都有专门的官方网站(请参见1和2),尽管我只能在gym的github存储库中找到一个没有版本标识的代码(请参见3)。我还通过调试器检查了确切加载了哪些文件,它们似乎都加载了...
问OpenAI健身房环境'CartPole-v0‘与'CartPole-v1’的差异ENOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法...
Cartpole是gym中最简单的环境(environments)之一, 正如开头的动画演示的, Cartpole的目标是利用cart(轴上的小车)左右移动来平衡画面中杆子, 杆子能越长时间保持平衡,得分越高. 在Cartpole运行过程中,会反馈一个4唯向量来表示当前系统所处的状态, 用户需要做的就是输入一个2维向量来标识是向左运动还是向右运动. ...
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境,Qlearning实在是太弱了,需要足够简单的环境才行,因此本项目写了一个环境,大家感兴趣的话可以看一下,一般环境接口最关键的部分即使reset和step。
OpenAI健身房cartpole-v0理解观察和动作关系 python、openai-gym 我对建模系统很感兴趣,这个系统可以使用openai健身房来制作一个模型,不仅表现良好,而且希望更好,而且不断改进,以收敛于最好的动作。 这就是我初始化env的方法env = gym.make("CartPole-v0")它返回一组信息;观察,奖励,完成和信息,信息总是没...
(1)导入所需的Python库:gym、numpy、tensorflow 和 keras。 (2)设置整个环境的超参数:种子、折扣因子和每个回合的最大步数。 (3)创建 CartPole-v0 环境,并设置种子。 (4)定义一个非常小的值 eps ,表示的机器两个不同的数字之间的最小差值,用于检验数值稳定性。
A toolkit for developing and comparing reinforcement learning algorithms. - CartPole v0 · openai/gym Wiki