env= gym.make('CartPole-v0') env.reset()for_inrange(1000): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random action env.close() 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界面的框架版本不匹配导致的...
ImportError: cannot import name ‘rendering’ from ‘gym.envs.classic_control’ 山重水复疑无路,柳暗花明又一村。在看GitHub上非maser分支的源码时,发现了一处不对的地方,主要区别如下图: 上面两张图是Gym不同分支下的classic_control文件夹,rendering.py文件应该是Gym在某个版本,更新是被去除了。但是不知道...
pythonopenai-gym 3 我正在尝试在gym的CartPole-v1环境中种植随机性,但是没有种子属性。我已确保gym和python是最新版本,并查阅了文档,但没有找到任何信息。请帮忙。 这是我尝试过的: env = gym.make('CartPole-v1') env.seed(0) 我本以为这段代码不会出现任何问题,但实际上却出现了以下错误: Attribute...
1classGridEnv(gym.Env): 就可以了 思路: 首先报错的翻译:'GridEnv'类没有对象'unwrapped',这边python太久没有用,很多语法都不记得了。 在看到这个问题的第一反应,是去看出错位置的代码,registration.py的95行定义的是make函数(这里的22行) 1defmake(self, **kwargs):2"""Instantiates an instance of the...
gym搭建自己的环境之详细定义自己myenv.py文件 1.模板化环境编程(统一环境代码框架) 通过上篇文章我们已经可以注册搭建自己环境了,下面开始详细构建自己的myenv.py文件,还有疑问请看文章【四】。 首先需要定义自己的环境myenv.py,其代码框架如下: ...
Cartpole should train to the point that the pole stays upright within a few seconds of starting. Here's another example - Ant locomotion: python train.py task=Ant Note that by default we show a preview window, which will usually slow down training. You can use thevkey while running to ...
python ./isaacgymenvs/train.py task=Ant 注意上述 “task=Ant”之间没有空格奥 过了好一会才到第7轮,默认情况下运行train函数都会显示一个预览窗口也就是渲染界面,因为开着渲染训练会很慢,所以官方给出了禁用渲染的方式,即:鼠标点击渲染界面,摁下键盘上的“v”键,这样训练就会运行的非常快,如果你想看看训练...
cartpole ++ cartpole++ is a non trivial 3d version of cartpole simulated usingbullet physicswhere the poleisn'tconnected to the cart. this repo contains agym envfor this cartpole as well as implementations for training with ... likelihood ratio policy gradients (lrpg_cartpole.py) for the discr...
env.render() 只需执行一次即可,删掉其中一个再试试? 0 回复 123060006 L129 2018-10-19 17:13 我的意思是将第9行放到while中的第一行,将15行的env.render去掉。env.render是渲染环境,外层渲染了,内层循环再重复渲染可能就会出现问题 0 回复 yy...
cartpole ++ cartpole++ is a non trivial 3d version of cartpole simulated using bullet physics where the pole isn't connected to the cart. this repo contains a gym env for this cartpole as well as implementations for training with ... likelihood ratio policy gradients ( lrpg_cartpole.py ) ...