撞到障碍物或目的地则该次训练结束;为了让结果可视化,需要渲染窗口,设置一个700×700的窗口,每一格的中心的横坐标为[150, 250, 350, 450, 550]重复5次(因为是一个1×25的list,每5个为环境的一行),纵坐标为150,250,350,450,550分别重复5次。 2.2 定义:step(self, action): 具体的思路是:在主函数里决...
首先,你需要在你的Python环境中安装gym库。你可以使用pip命令来安装gym,例如:pip install gym。 创建自己的环境文件夹接下来,你需要创建一个新的文件夹来保存你自己的环境。这个文件夹可以位于你的项目文件夹中,或者在任何方便的位置。 创建环境文件在创建的环境文件夹中,你需要创建一个Python文件来定义你的环境。这...
gym搭建自己的环境 1.获取了解环境 可以通过gym.make(环境名)的方式获取gym中的环境,anaconda配置的环境,环境在Anaconda3\envs\环境名\Lib\site-packages\gym\envs\__init__.py中获得gym中所有注册的环境信息 Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴露给用户,查看所有环境的代码如...
随后当我们导入该包的时候(import my_robot_gym),该文件被执行,此时我们的环境被加入到Gym的registry中,使得我们可以通过标准函数gym.make()来构建我们的自定义环境。 fromgym.envs.registrationimportregisterregister(id='MyRobotEnv-v0',entry_point='my_robot_env.rl_envs.my_robot_env:MyRobotGym',) 在my...
有之前的认识,pybullet中实现的环境都是封装在一个类中的,而这个类是gym.Env的派生类。因此,我们的目标就是完成一个gym.Env的派生类,当这个完成后,我们也就完成了模拟器的搭建。 相信你发现了,之前使用gym的环境时,使用方法非常固定,这意味着我们搭建的类只需要实现几个固定的方法就行。需要实现额方法如下: ...
gym入门 gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。它不对代理的结构做任何假设,并且与任何数字计算库(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym库是测试问题(环境)的集合,您可以用来制定强化学习算法。这些环境具有共享的接口,使您可以编写常规算法。 安装 首先,您需要安装Python3.5+。只需使用pip安装gym: 如果你的电脑中...
本次利用gym搭建一个扫地机器人环境,描述如下: 在一个5×5的扫地机器人环境中,有一个垃圾和一个充电桩,到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾,并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩,机器人到达充电桩可以充电且不再行走,获得+1的奖赏。环境中间[3,3]处有一个障碍物,机器人无法通过。
强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建 欲练强化学习神功,首先得找一个可以操练的场地。 两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台,比如OpenAI的长处是DOTA2,而DeepMind是AlphaGo下围棋。 下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口,开始强化学习之旅。
Gym提供了一些基础的强化学习环境,并且集成了许多有意思的环境,下面我们来一起看下如何在你的电脑上搭建Gym的开发环境吧。 Gym的Github地址。 1. ReadMe解读 Gym 是一个开源 Python 库,通过提供标准 API 在强化学习算法和环境之间进行通信,以及符合该 API 的标准环境集,用于开发和比较强化学习...
简介:# 强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建 欲练强化学习神功,首先得找一个可以操练的场地。 两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台,比如OpenAI的长处是DOTA2,而DeepMind是AlphaGo下围棋。 下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口,开始强化学习之旅。 ## OpenAI gym平台安装 安装方法很简...