第一个参数id就是你调用gym.make(‘id’)时的id, 这个id你可以随便选取,我取的,名字是GridWorld-v0 第二个参数就是函数路口了。 后面的参数原则上来说可以不必要写。 经过以上三步,就完成了注册。 下面,我们给个简单的demo来测试下我们的环境的效果吧: 我们依然写个终端程序: source activate gymlab python...
gym.make(‘环境名’) 例如:选择Pong-v0这个环境 env = gym.make(‘Pong-v0’) 重置仿真环境 env.reset() 重置环境,回到初始状态。 渲染环境 env.render() 渲染当前环境,可视化显示 环境执行一步 env.step(): step()用于执行一个动作,最后返回一个元组(observation, reward, done, info) observation (obj...
env = gym.make(id) 说明:生成环境 参数:Id(str类型) 环境ID 返回值:env(Env类型) 环境 环境ID是OpenAI Gym提供的环境的ID,可以通过上一节所述方式进行查看有哪些可用的环境 例如,如果是“CartPole”环境,则ID可以用“CartPole-v1”。返回“Env”对象作为返回值 ''' 通过make()创建完环境对象后,可以查看环...
就把参数以字典的形式传进去就好了。比如题主的问题，假设环境id为'gymEnv'调用即为：env = gym.mak...
创建环境:gym.make() 重置环境:env.reset() 执行单步动作:env.step() 关闭环境:env.close() 渲染环境:env.render() 上述代码的核心命令是这两条,reset和step。step告诉了我们,如果我们执行了一步动作,会获得怎样的观测值,奖励,是否做完任务?而reset帮助我们恢复到一个初始的环境,并且返回恢复后的观测值。
Gym支持将用户制作的环境写入到注册表中,需要执行 gym.make()和在启动时注册register,同时我们可以通过写入新的注册表实现对环境中的某些参数设置进行修改:【这是个demo】 form gym.envs.registration import register register( id='CartPole-v2', ...
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。
首先,使用make函数加载"悬崖寻路"环境,如果需要加载其它环境,只需将make函数中的参数换成其它环境的ID即可: 代码语言:javascript 复制 env=gym.make('CliffWalking-v0') 每个环境都定义了自己的状态空间和动作空间,加载环境之后使用环境的observation_space属性查看状态空间,使用action_space属性查看动作空间: ...
importgymimportrandomimporttimefromgymimportenvsprint(envs.registry.all())#查看所有已注册的环境env= gym.make('BasicEnv-v0') env.reset()#在第一次step前要先重置环境 不然会报错action_space =env.action_spacewhileTrue: action= random.choice(action_space)#随机动作state, reward, done, info =env....