importgymdefmain():env=gym.make('CartPole-v1',render_mode="human")fori_episodeinrange(20):observation=env.reset()fortinrange(100):env.render()print(observation)action=env.action_space.sample()observation,reward,done,info,_=env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps"....
importgym# 创建环境env=gym.make('CartPole-v1')# 初始化环境env.reset()for_inrange(1000):# 渲染环境env.render()# 随机动作action=env.action_space.sample()# 执行动作observation,reward,done,info=env.step(action)# 如果任务结束,则重置环境ifdone:env.reset()# 关闭环境env.close() 与其他技术的互...
importgymfromgymimportenvsimportwarningsimporttime warnings.filterwarnings("ignore")forenvinenvs.registry.all():print(env.id) env= gym.make("CartPole-v1")#action_space_dim = env.action_space.nforiinrange(3000): state=env.reset()whileTrue: env.render() action=env.action_space.sample() ne...
● - 使用文本编辑器打开这个文件,并写入以下 Python 代码: ● import gym ● # 创建并初始化 CartPole 环境,指定渲染模式 ● env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human') ● state = env.reset() ● # 运行环境循环 ● for _ in range(1000): ● env.render() # 渲染环境 ● action =...
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 ...
env = gym.make(env.id, render_mode='human') obs = env.reset() for i in range(10): action = env.action_space.sample() obs, reward, done, info = env.step(action) # time.sleep(0.01) env.close() except Exception: num+=1 print(env)print("报错环境数为:", num)print("用时:",...
importgym# 创建一个小车倒立摆模型env=gym.make(‘CartPole-v0’)# 初始化环境env.reset()# 刷新当前环境,并显示for_inrange(1000):env.render()env.step(env.action_space.sample())# take a random action [图片上传失败...(image-f6cf84-1570442880862)] ...
# 运行环境实例1importgym frames=[]env=gym.make('CartPole-v1')info=env.reset()# 重置环境forstepinrange(100):frames.append(env.render(mode='rgb_array'))# 加载各个时刻图像到帧show_state(env,step,info='CartPole_test')# 显示渲染窗口action=env.action_space.sample()# 随机动作,需要学习的动作...
render(self, mode='human', close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。 close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v0环境,并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境...
make('CartPole-v0') env.reset() env.render() MuJoCo MuJoCo is a physics engine which can do very detailed efficient simulations with contacts. It's not open-source, so you'll have to follow the instructions in mujoco-py to set it up. You'll have to also run pip install -e '.[...