x=torch.relu(self.linear2(x)) x=self.linear3(x)returnxif__name__=='__main__': negative_reward= -10.0positive_reward= 10.0x_bound= 1.0gamma= 0.9batch_size= 64capacity= 1000buffer=[] env= gym.make('CartPole-v1') state_space_num=env.observation_space.shape[0] action_space_dim=en...
这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下面四个: 由于要用qtable,但是状态量是连续的,所以我们要先对状态做离散化处理,对应state_dig函数。 然...
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 # Create the environment and reset it env = gym...
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...
OpenAI gym 中有各种环境,可用于各种目的。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 rang...
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....
表1-1 本书实例的智能体和环境依赖的主要Python扩展库 1.6.2 使用Gym库 本节介绍Gym库的使用。 要使用Gym库,首先要导入Gym库。导入Gym库的方法如下: 在导入Gym库后,可以通过gym.make()函数来得到环境对象。每一个环境任务都有一个ID,它是形如“Xxxxx-vd”的Python字符串,如'CartPole-v0'、'Taxi-v3'等。
Results on the CartPole problem Now running the original policy gradient algorithm against the natural policy gradient algorithm (with everything else the same) we can examine the results of using the Fisher information matrix in the update provides some strong benefits. The plot below shows the ma...
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...
(1)state highway-env包中没有定义传感器,车辆所有的state (observations) 都从底层代码读取,节省了许多前期的工作量。根据文档介绍,state (ovservations) 有三种输出方式:Kinematics,Grayscale Image和Occupancy grid。 Kinematics 输出V*F的矩阵,V代表需要观测的车辆数量(包括ego vehicle本身),F代表需要统计的特征数量...