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...
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...
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.a...
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: # Create the environment and reset it env = gym.make(name_map[input_env]) env.reset() 重复10...
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 = "CartPole-v0" observation_n, action_n = env.observation_space.shape[0], env.action_space.n ...
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...
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'} 根据输入参数创建环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Create the environment env = gym.make(name_map[input_env]...
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。
env= gym.make('CartPole-v1') state_space_num=env.observation_space.shape[0] action_space_dim=env.action_space.n q_net= Net(state_space_num, 256, action_space_dim) target_q_net= Net(state_space_num, 256, action_space_dim)
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...