action_space 是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,…,n-1}长度为 n 的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 对于observation_space. 则查看这个space的shape四个边界的上界和下界(能取到...
action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 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...
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...
action_space是一个离散Discrete类型,从discrete.py源码可知,范围是一个{0,1,...,n-1}长度为n的非负整数集合,在CartPole-v0例子中,动作空间表示为{0,1}。 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...
id="MyEnv-v0", entry_point="gymnasium.envs.classic_control:MyEnv", max_episode_steps=200, reward_threshold=195.0, ) 注意:MyEnv-v0中v0代表环境类的版本号,在定义类的的时候名字里可以不加,但是在id注册的时候要加,后面import的时候要加。
env=gym.make('CartPole-v0')env.reset()for_inrange(1000):env.render()# take a random actionenv.step(env.action_space.sample())env.close() 运行以上代码,如果出现一个倒立摆问题的动画,说明gym库安装成功了,我们跑通了gym最简单的hello world代码。
env = gym.make('CartPole-v0') #1.构造env, 根据name指定 env.reset() #2.初始化env for _ in range(1000): env.render() #3.渲染 env.step(env.action_space.sample()) # take a random action#4.action env.close() 效果请点击http://s3-us-west-2.amazonaws.com/rl-gym-doc/cartpole-no...
importgym# 导入 Gym 的 Python 接口环境包env=gym.make('CartPole-v0')# 构建实验环境env.reset()# 重置一个 episodefor_inrange(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...
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...
importgymdefaction(status):pos,v,ang,va=statusprint(status)ifpos<=0:return1else:return0env=gym.make('CartPole-v0')status=env.reset()forstepinrange(1000):i=0env.render()status,reward,done,info=env.step(action(status))ifdone:print('dead in %d steps'%step)breakenv.close() ...