= a2,说明 action_space.sample()不受env.seed()控制。 import gym import numpy as np env1 = gym.make('CartPole-v1') env2 = gym.make('CartPole-v1') env3 = gym.make('CartPole-v1') env1.seed(1) env2.seed(1) env3.seed(2) s1 = env1.reset() # [ 0.03073904 0.00145001 -0.0308...
作用：设置env.reset()是随机还是固定 验证：env.seed(number)#number为固定值 print(env.reset()）#...
# 需要导入模块: import gym [as 别名]# 或者: from gym importEnv[as 别名]defmake_mujoco_env(env_id, seed, reward_scale=1.0):""" Create a wrapped, monitored gym.Envfor MuJoCo. """rank = MPI.COMM_WORLD.Get_rank() myseed = seed +1000* rankifseedisnotNoneelseNoneset_global_seeds(my...
项目地址：https://github.com/openai/gym 近日，Gym 迎来了迄今为止最大的更新，包括 API 变化、环境变化和其他变化。API 变化 首先是 API 变化，包括如下：env.reset 接受 3 个新的参数（options - 对于无再次初始化环境时控制课程学习等操作有用；seed - 未来环境 seed 可以传递到 reset 参数。老的 .seed(...
print(env_ids) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1.4 Gym环境命名规则 (1) 如果环境ID的“v”后面有数字,就代表着当前环境的版本。 (2) 环境ID有“ram”的时候,根据环境返回的“状态”是Atari游戏中使用的“ram”(Random Access Memory) “随机存取存储器”的内容。
pythonCopy codeaction = env.action_space.sample() # 随机选择一个动作 observation, reward, done, info = env.step(action) 1. 2. action_space.sample()函数是从动作空间中随机选择一个动作; env.step(action)函数是智能体执行动作,并返回四个值:观测结果,奖励,完成标志和其他信息。
done =Falseobv, info = env.reset(seed=5) env.action_space.seed(5) env.observation_space.seed(5)print(type(env)) steps =0whilenotdone: action = env.action_space.sample() obv, r, d1, d2, _ = env.step(action)# print(r)done = d1ord2 ...
aceEnv.py中应定义一个环境类一般以XxxEnv为名称,本文建立类名称为AceEnv, 按照gym的工作原理,此类中应至少包含reset()、step()、init()、seed()、close()函数, 其中,step函数必须返回obs, reward, done, info四个变量, reset返回初始化的状态。(注:此部分的函数定义格式可以参考classic_control内的其他函数,...
( self, *, seed: Optional[int] = None, options: Optional[dict] = None, ): super().reset(seed=seed) self.s = categorical_sample(self.initial_state_distrib, self.np_random) self.lastaction = None self.taxi_orientation = 0 if self.render_mode == "human": self.render() return int...
用户可以传递seed关键字以重置,从而将环境使用的任何随机数生成器初始化为确定性状态。建议使用环境的基类gymnasium.Env提供的随机数生成器self.np_random。如果你只使用这个RNG,你不需要太担心种子,但你需要记住调用“super().reset(seed=seed)”,以确保gymnasium.Env正确地喂给RNG。一旦完成,我们就可以随机设置环境...