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...
新版本的gym中虽然依旧保留了老版本gym中的v0,v4的版本功能,但是这里已经不建议使用了,新版本中建议在gym.make的时候使用参数来指定Frameskip的具体数值(Deterministic Fameskip、NoFrameskip、Random Frameskip)和repeat_action_probability(sticky probability)的数值,具体参数设置: 可以看到新版本gym中不像旧版本中那样...
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 env.observation_space # 查看这个环境中...
import gym env = gym.make('MyEnv-v0') env.reset() for i in range(1000): env.render...
通过gym.make() 方法创建环境实例时,render_moder参数设置为"human",这样才能在屏幕上显示游戏画面 Note:以前的 gym 版本好像没有 render_mode 相关的设置,另外以前版本执行 env.reset() 时不会返回 info ...
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_dir:model.load_checkpoint(checkpoint...
env = gym.make('CartPole-v0') env.reset()for_inrange(1000): env.render() action = env.action_space.sample() observation, reward, done, info = env.step(action)print(observation) env.close() 输出: [ 0.04554792 0.22763931 -0.01155967 -0.29054901] ...
from gym import envs print(envs.registry.all())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),(Air...