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下...
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...
首先需要定义自己的环境myenv.py,其代码框架如下: 代码语言:javascript 复制 importgym""" gym.Env是gym的环境基类,自定义的环境就是根据自己的需要重写其中的方法;必须要重写的方法有:__init__():构造函数reset():初始化环境step():环境动作,即环境对agent的反馈render():如果要进行可视化则实现"""classMyEnv...
首先查看gym的环境信息和action信息: importgymenv=gym.make('CartPole-v1')# 定义使用 gym 库中的哪一个环境env=env.unwrapped# 不做这个会有很多限制print(env.action_space)# 查看这个环境中可用的 action 有多少个#Discrete(2)print(env.observation_space)# 查看这个环境中可用的 state 的 observati...
安装openai gym: # pip install gym import gym from gym import spaces 需实现两个主要功能: env.__init__() 和obs = env.reset() 函数; obs, reward, done, info = env.step(action) 函数。 01 env 的初始化与 reset env.__init__() 函数: 输入是 env 的一些初始化条件,比如环境的地图多大、...
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: ...
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。
本文实现了一个简单的基于gym仿两智能体强化学习环境demo,参考师兄的博客,基于自定义gym环境的强化学习。 场景描述: agent1起点(1,0),agent2起点(0,0) agent1终点(0,4),agent2终点(0,3) 动作空间:{加速,减速,左换道,右换道,倒车},每个agent拥有五种动作,两个agent共有25种动作组合 ...
gym的搭建 gym的函数构成 一个完整的gym环境包括以下函数:类构建、初始化、 class Cartpoleenv(gym.env) def __ init __(self): def reset(self): def seed(self, seed = None): return [seed] def step(self, action): return self.state, reward, done, {} ...
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...