import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() for _ in range(10): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random action debug这一段代码经常出现env.render()报错,但是运行却没有出错 解决方案:pip install pyglet==1.2.4 原理: 这里调试时抛出了异常可能是由于渲染...
env.step()函数在gym环境中使用的一个简单示例: python import gym # 创建CartPole-v0环境 env = gym.make('CartPole-v0') # 重置环境 observation = env.reset() # 执行一个随机动作 action = env.action_space.sample() # 执行动作并获取返回结果 observation, reward, done, info = env.step(action)...
例如,你可以尝试使用’CartPole-v0’或’MountainCar-v0’等其他常见环境。这些环境与’LunarLander’环境类似,但可能更适合你的强化学习任务。总结:解决“AttributeError: module ‘gym.envs.box2d‘ has no attribute ‘LunarLander‘”错误需要检查gym库的安装、代码中的导入语句、gym库的版本以及查找替代方案。通过...
EnvPool 是一个基于 C++ 、高效、通用的强化学习并行环境（vectorized environment）模拟器，不仅能够兼容已有的 gym/dm_env API，还支持了多智能体环境。除了 OpenAI Gym 本身拥有的环境外，EnvPool 还支持一些额外的复杂环境。目前支持的环境有：Atari games Mujoco（gym）Classic control RL envs: CartPole, Mounta...
# 创建并包裹环境env_id ='CartPole-v1'env = gym.make(env_id)env = FrameStack(env, num_stack=4) # 使用包裹后的环境运行一些episodeforepisode in range(2):obs = env.reset()done = Falsestep =0whilenotdone:action = env.action_...
在安装了Gym环境后,成功运行了基础Demo(CartPole-v0)后,发现Atari,有更好玩的经典游戏,比如打砖块、乒乓球等。 在经历了N多苦难后,终于安装好了Atari, 导入了roms后,并且环境(env)已经加载成功了,主要代码如下: importtime importgym importmatplotlib.pyplotasplt ...
之前跑‘CartPole-v0’的task是可以运行的,所以,说明我的gym没有问题。只要把Pendulum-v0改成Pendulum-v1就可以跑了(问题主要就是版本的问题)版权声明:本文为weixin_46017950原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_46017950/article/...
env_id = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_id) env = FrameStack(env, num_stack=4) # 使用包裹后的环境运行一些episode for episode in range(2): obs = env.reset() done = False step = 0 while not done: action = env.action_space.sample() # 随机选择动作 ...
这个支点的作用?自行车状态的平衡如何实现? 上图为静止状态,思考骑车时候是否需要支点?...数值 import gym env = gym.make('CartPole-v0') for i_episode in range(20): observation = env.reset()...for t in range(100): env.render() print(observation) action = env.action_space.sample...
以gym.Env 接口为例,初始化 100 个 Atari Pong 的并行环境,只需要一行代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 env=envpool.make_gym("Pong-v5",num_envs=100) 访问observation_space 和 action_space 和 Gym 如出一辙: 代码语言:javascript ...