env = gym.make(‘CartPole-v0’) env.reset() env.render() 第一个函数是创建环境。第二个函数env.reset()和第三个函数env.render()是每个环境文件都包含的函数。我们以cartpole为例,对这两个函数进行讲解。 Cartpole的环境文件在~你的gym目录/gym/envs/classic_control/cartpole.py. 该文件定义了一个Cart...
fortinrange(100):env.render()print(observation)action=env.action_space.sample()#随机采取一个行动observation,reward,done,info=env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))break 大概可以看到这样的效果: 有人可能会好奇done是怎么来的,我们可以看CartPole-v0的源码里...
id='CartPole-v1', entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv', max_episode_steps=500, reward_threshold=475.0, ) register( id='Pendulum-v0', entry_point='gym.envs.classic_control:PendulumEnv', max_episode_steps=200, ) register( id='Acrobot-v1', entry_point='gym.envs.classic_...
importtime env=gym.make('CartPole-v0') observation=env.reset() print(observation) print("env actionspace:") print(env.action_space) print("env observationspace:") print(env.observation_space) print(env.observation_space.high) print(env.observation_space.low) count=0 fortinrange(100): #随机...
env = gym.make('CartPole-v0') # 构建实验环境 env.reset() # 重置一个 episode for _ in range(1000): env.render() # 显示图形界面 action = env.action_space.sample() # 从动作空间中随机选取一个动作 observation, reward, done, info = env.step(action) # 用于提交动作,括号内是具体的动作...
CartPole-v0 CartPole-v1 MountainCar-v0 MountainCarContinuous-v0 Pendulum-v0 Acrobot-v1 LunarLander-v2 LunarLanderContinuous-v2 BipedalWalker-v3 BipedalWalkerHardcore-v3 CarRacing-v0 Blackjack-v0 KellyCoinflip-v0 KellyCoinflipGeneralized-v0 FrozenLake-v0 ...
observation_space 是一个Box类型,从box.py源码可知,表示一个 n 维的盒子,所以在上一节打印出来的observation是一个长度为 4 的数组。数组中的每个元素都具有上下界。 6. 奖励(reward) 在gym的Cart Pole环境(env)里面,左移或者右移小车的action之后,env会返回一个+1的reward。其中CartPole-v0中到达200个reward...
env=gym.make('CartPole-v0')# 离散空间允许固定范围的非负数,因此在这种情况下,有效的动作是0或1.print(env.action_space)#> Discrete(2)print(env.observation_space)#> Box(4,) Box空间表示一个n维box,所以有效的观察将是4个数字的数组。 也可以检查Box的范围: ...
env=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000):env.render()# 可视化环境 env.step(env.action_space.sample())# 选择随机动作 env.close() 该代码创建了一个著名的 CartPole 环境,用于控制小车使上面的杆保持竖直不倒,如下图所示。在每一次迭代中,我们从动作空间中采样了一个随机动作(本环境...
CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500/475.0。乍一看,其余部分似乎完全相同。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) 我希望有人能够为我描述一下具体的区别,或者给我推荐一个能够做到这一点的网站。非常...