importgym env=gym.make('CartPole-v0')for_inrange(20):observation=env.reset()foriinrange(100):env.render()print(observation)action=env.action_space.sample()observation,reward,done,info=env.step(action)ifdone:print("Episode finished after {} timesteps...
(1)杆子的角度超过 度(2)小车位置大于 (小车中心到达显示屏边缘) (3)小车移动步数超过200(v1是500) 小车每走一步奖励就会+1,所以在v0版本环境中,小车一次episode的最大奖励为200。 if __name__ == "__main__": # print("prepare for RL") env = gym.make("CartPole-v0") env_name = "CartPol...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 name_map = {'cartpole': 'CartPole-v0', 'mountaincar': 'MountainCar-v0', 'pendulum': 'Pendulum-v0', 'taxi': 'Taxi-v1', 'lake': 'FrozenLake-v0'} 根据输入参数创建环境,并将其重置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
preds = gnb.predict(test) print(preds) [1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0...
与传统的深度神经网络在每一层使用不同的参数不同,RNN 共享相同的参数(先前显示的U,V和W) 所有步骤。 这是因为每个步骤都执行相同的任务,但是输入不同。 这大大减少了需要跟踪的参数总数。 上一个图具有每个时间步的输出,但是根据任务的不同,可能不需要此输出。 例如,执行情感分析时,通常对整个句子的情感而不...
其中很少有Cartpole-v0、Hopper-v1和MsPacman-v0。他们需要不同的引擎。OpenAI Gym的详细文档可以在gym.openai.com/docs/#上找到。 以下代码显示了 cartpole-v0 环境的 Python 代码示例 - import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.render() env.step(env....
比如,'CartPole-v0'的observation_space是Box(4,),所以观测的类型是形状为(4,)的np.array对象。 接下来我们使用环境对象的step()方法来完成每一次的交互。step()方法有一个参数,是动作空间中的一个动作。该方法返回值包括以下五个部分。 ❑观测(observation):表示观测,与env.reset()第一个返回值的含义相同...
make('CartPole-v0') for _ in range(20): observation = env.reset() for i in range(100): env.render() print(observation) action = env.action_space.sample() observation, reward, done, info = env.step(action) if done: print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1)) break...
env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() img = env.render(mode='rgb_array', close=True) print(type(img)) # <--- <type 'NoneType'> img = env.render(mode='rgb_array', close=False) # <--- ERROR print(type(img)) 我获得了ImportError:无法导入名称gl_info。
【Python】DQN处理CartPole-v1 DQN是强化学习中的一种方法,是对Q-Learning的扩展。 通过引入深度神经网络、经验回放和目标网络等技术,使得Q-Learning算法能够在高维、连续的状态空间中应用,解决了传统Q-Learning方法在这些场景下的局限性。 Q-Learning可以见之前的文章。