【Python】Q-Learning处理CartPole-v1 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。 模型状态量为下面四...
import numpy as np import gym # GPU设置 if torch.cuda.is_available(): device = "cuda" else: device = "cpu" # 超参数 BATCH_SIZE = 60 # 样本数量 LR = 0.01 # 学习率 EPSILON = 0.9 # greedy policy GAMMA = 0.9 # reward discount TARGET_REPLACE_ITER = 100 # 目标网络更新频率(固定不...
代码如下: importgymimportrandomimportwarningsimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optim warnings.filterwarnings("ignore")classNet(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super().__init__() self.linear1=nn.Linear(input_size, hidden_size) self.linea...
import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) 我希望有人能够为我描述一下具体的区别,或者给我推荐一个能够做到这一点的网站。非常感谢! -Paul Pauls 除了您提到的那些差异之外,没有任何区别。- Brale ...
importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportargparseimportrandomfromcollectionsimportdequeimportmatplotlib.pyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self,n_states,n_actions,emb_dim):super(Net,self).__init__()self.fc=nn.Linear(n_states,emb_dim)self.out=...
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...
totalVideoFrames:0 shouldUseHlsWay:unknown videoWidth:0 videoHeight:0 fragLastKbps:-Kbps playingFragRelUrl:undefined currentLevel:-1 currentFPS:0 [x] #3Action类型Discrete【RL强化学习】OpenAi Gym实例CartPole-V1 2172 最近播放2022-04-09 发布 ...
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...
('--emb_dim',type=int,default=128)parser.add_argument('--gamma',type=float,default=0.95)parser.add_argument('--seed',type=int,default=1)parser.add_argument('--lr',type=float,default=0.01)args=parser.parse_args()env=gym.make('CartPole-v1')env.seed(args.seed)torch.manual_seed(args....