图1:CartPole运行界面 前序准备:安装anaconda与pycharm 步骤1:安装Open AI gym (此部分全网资料较为详细,可以顺利进行,注意事项是需要装在anaconda的目录下)注意查看软件包中是否包含了gym 图2 解释器配置 坑1:发现gym并没有安装在图2所示的目录下,运行时有缺失包的情况 解决办法:进入anaconda的环境下安装 在cmd...
env=gym.make("CartPole-v1")model=YourModel()# 替换成你的强化学习模型 # 计算状态值函数 states=np.linspace(env.observation_space.low,env.observation_space.high,num=100)values=np.zeros_like(states[:,0])fori,stateinenumerate(states):values[i]=model.calculate_state_value(state)# 可视化状态值...
以下以CartPole-v1环境为例,将所有接口函数融入一个程序中,对该环境进行一次完整的运行,代码如下:Gym的所有环境脚本都是开源的,读者如果想要更深入地了解一个环境的运行机理、各状态维度的意义、各动作维度的意义等信息,则可以直接阅读该环境的脚本代码。可以通过两种方式找到环境的源代码,列举如下:...
display.display(plt.gcf()) env = gym.make("CartPole-v1") observation = env.reset()for_inrange(1000):# env.render()action = env.action_space.sample()# your agent here (this takes random actions)observation, reward, done, info = env.step(action) show_state(env, action, info)ifdone:...
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。 它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。 例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
3. 强化学习过程的可视化 强化学习模型的训练过程通常比较复杂,通过可视化可以更好地理解模型在环境中的表现。 importgymimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建环境和模型env=gym.make("CartPole-v1")model=YourModel()# 替换成你的强化学习模型# 训练模型episodes=100rewards=[]forepisodeinrange(episodes):observation=...
OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。 它提供了许多有趣的游戏(所谓的“环境”),你可以将自己的策略用于测试。 例如,它有一些简单的游戏,例如在小推车上平衡垂直杆(“ CartPole-v1”),将钟摆摆到直立位置(“ Pendulum-v0”),以及一些经典的电子游戏,例如Space Invader 和Pin Ball。
1. 创建一个基本环境 创建一个Gym环境非常简单。接下来,我们将演示如何创建一个经典的“CartPole”环境,并进行基本的交互。 importgym# 创建一个CartPole环境env=gym.make('CartPole-v1')# 重置环境,返回初始观测state=env.reset()for_inrange(1000):env.render()# 可视化环境action=env.action_space.sample()...
env=gym.make('CartPole-v1') 这将返回一个Env供用户交互。要查看您可以创建的所有环境,请使用gymnium.envs.registry.keys()。make包含许多用于添加包装器的附加参数,为环境指定关键字等等。 与环境互动 下图所示的经典“代理-环境循环”(agent-environment loop)是Gymnasium实现的强化学习的简化表示。
# 1. 创建环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 2. 初始化Q表 num_states = 10 ** env.observation_space.shape[0] num_actions = env.action_space.n Q = np.zeros([num_states, num_actions]) # 3. 定义学习参数 alpha = 0.1 # 学习率 ...