与gym.make 类似,您可以使用gym.vector.make 函数运行已注册环境的矢量化版本。这会运行同一环境的多个副本(默认情况下是并行的)。以下示例并行运行 3 个 CartPole-v1 环境副本,将 3 个二进制动作的向量(每个子环境一个)作为输入,并返回沿第一维堆叠的 3 个观察值数组,数组为每个子环境返回的奖励,以及一个布...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数...
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环境为我们提供了获取环境 state 和 action的接口,我们可以一个一个来查看。 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#Dis...
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...
摘要:OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,本文主要介绍Gym仿真环境的功能和工具包的使用方法,并详细介绍其中的经典控制问题中的倒立摆(CartPole-v0/1)问题。最后针对倒立摆问题如何建立控制模型并采用爬山算法优化进行了介绍,并给出了相应的完整python代码示例和解释。要点如下: ...
【强化学习】如何创建一个自己的Gym环境并上传, 视频总播放 5362、弹幕量 4、点赞数 53、投硬币枚数 28、收藏人数 133、转发人数 9, 视频作者 RobotZhu, 作者简介 ,相关视频:强化学习训练的射箭机器人,很强大,如何让chatgpt帮助你入门python,以及,任何领域,ChatGPT4.
gym创建环境、自定义gym环境 环境:half_cheetah.py fromosimportpathimportnumpyasnpfromgymnasiumimportutilsfromgymnasium.envs.mujocoimportMujocoEnvfromgymnasium.spacesimportBox DEFAULT_CAMERA_CONFIG = {"distance":4.0, }classMOHalfCheetahEnv(MujocoEnv, utils.EzPickle):...
gym1——自定义Gym环境并注册 感谢 强化学习实战 第一讲 gym学习及二次开发 - 知乎 (zhihu.com) 开始 Step 0 新建文件夹 Gym的环境都保存在gym/envs目录下,envs目录下包含了各种类型的环境例如:atari、classic_control等,我们可以在这下目录
pipinstallgym 1. 安装可选的依赖库 这些库可以增强 Gym 的功能。 pipinstallmatplotlib numpy 1. 验证安装是否成功 运行以下 Python 代码,以确保 Gym 环境已安装并能够正常使用。 importgym env=gym.make('CartPole-v1')env.reset()env.render()