Gymnasium(原OpenAI Gym,现在由Farama foundation维护)是一个为所有单体强化学习环境提供API的项目,包括常见环境的实现:cartpole、pendulum(钟摆)、mountain-car、mujoco、atari等。 API包含四个关键函数:make、reset、step和render,这些基本用法将向您介绍。Gymnasium的核心是Env,这是一个高级python类,代表了强化学习理论...
2、利用Gymnasium v0.26+step()函数实现深度强化学习算法 我们将使用最早的策略梯度方法之一。与先学习一个价值函数,然后从中推导出一个策略不同,REINFORCE直接优化了策略。换句话说,它被训练为最大化蒙特卡洛回归的概率。稍后会详细介绍。 Inverted Pendulum倒立摆是Mujoco版本的cartpole,但现在由Mujoco物理模拟器驱动,该...
4 env=gym.make('CartPole-v0')# 定义使用 gym 库中的那一个环境 5 env=env.unwrapped# 不做这个会有很多限制 6 7 print(env.action_space)# 查看这个环境中可用的 action 有多少个 8 print(env.observation_space)# 查看这个环境中可用的 state 的 observation 有多少个 9 print(env.observation_s...
importpyRDDLGymenv=pyRDDLGym.make("CartPole_Continuous_gym","0",enforce_action_constraints=True, ...) Creating your Own Visualizer You can design your own visualizer by subclassing frompyRDDLGym.core.visualizer.viz.BaseVizand overriding therender(state)method. Then, changing the visualizer of the...
make("CartPole_Continuous_gym", "0", enforce_action_constraints=True, ...) Creating your Own Visualizer You can design your own visualizer by subclassing from pyRDDLGym.core.visualizer.viz.BaseViz and overriding the render(state) method. Then, changing the visualizer of the environment is easy...