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...
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', entry_point='gym.envs.classic_control:Ca...
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...
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...
在my_robot_gym/__init__.py添加以下代码,进行环境的注册。随后当我们导入该包的时候(import my_robot_gym),该文件被执行,此时我们的环境被加入到Gym的registry中,使得我们可以通过标准函数gym.make()来构建我们的自定义环境。 fromgym.envs.registrationimportregisterregister(id='MyRobotEnv-v0',entry_point=...
进行设置也可以通过指定版本V0,V4,V5的方式使用各版本中默认的frameskip和repeat_action_probability数值,这里需要注意,如果在gym.make中指定了游戏版本(v0,v4,v5)的同时也手动设定了frameskip和repeat_action_probability的数值,但是最终生效的frameskip和repeat_action_probability数值以手动设置的参数(common arguments)...
下面是我根据程序跑出来的gym make()的模拟的环境名(参数名)列表 (Acrobot-v1), (AirRaid-ram-v0), (AirRaid-ram-v4), (AirRaid-ramDeterministic-v0), (AirRaid-ramDeterministic-v4), (AirRaid-ramNoFrameskip-v0), (AirRaid-ramNoFrameskip-v4), ...
env = gym.make('CartPole-v0') # 定义使用gym库中的某一个环境,'CartPole-v0'可以改为其它环境 env = env.unwrapped # unwrapped是打开限制的意思 1. 2. 3. 4. gym的各个参数的获取 env.action_space # 查看这个环境中可用的action有多少个,返回Discrete()格式 ...
4. 使用 Ray Tune 进行超参数搜索 Ray 还提供了一个强大的超参数搜索工具——Ray Tune。下面是一个简单的例子: 代码语言:javascript 复制 importgym from rayimporttune # 定义训练函数 deftrain(config,checkpoint_dir=None):env=gym.make("CartPole-v1")model=SomeModel(config)# 你的强化学习模型ifcheckpoint...