首先找到自己的环境下面的gym环境包envs(也可以在pycharm的外部库Lib/site-packages/gym/envs中找到): 我的环境是pytorch,对应的路径是D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\gym\envs 之后我们要创建自己的myenv.py文件,确保自己创建的环境可以在gym里使用,可以进入classic_control文件新建一个...
步骤1:检查Python版本 首先,我们需要确认已经安装了Python 3.9版本。可以通过以下命令来检查Python版本: python--version 1. 如果输出的Python版本为3.9.x,则可以继续进行下一步。 步骤2:安装依赖 在安装gym之前,我们需要先安装一些依赖库。可以通过以下命令来安装这些依赖库: pip install numpy scipy 1. 这些依赖库...
为gym.spaces.MultiDiscrete类自定义数据类型的示例代码(该代码仅能用于Gym 0.19,更早版本会有运行错误) gym.spaces.MultiDiscrete(nvec, dtype=np.bool) #dtype是新增的关键字参数,可传入数据类型。 由GitHub用户vwxyzjn提交的PR#2296使得VectorEnv类也可以使用RecordEpisodeStatistics类。 VectorEnv类和RecordEpisodeSta...
OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库,通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境,来开发和比较强化学习(DL)算法。自推出以来,Gym 的 API 已经成为了领域标准。 目前,在 Gym 的项目主页,Star 量已经达到了 26.6k。 项目地址:https://github.com/openai/gym 近日,G...
OpenAI 创建的 Gym 是开源的 Python 库,通过提供一个用于在学习算法和环境之间通信的标准 API 以及一组符合该 API 的标准环境,来开发和比较强化学习(DL)算法。自推出以来,Gym 的 API 已经成为了领域标准。 目前,在 Gym 的项目主页,Star 量已经达到了 26.6k。 项目地址:github.com/openai/gym 近日,Gym 迎来了...
使用Gym进行强化学习算法的开发一般包括以下几个步骤: 安装Gym库:使用pip命令安装Gym库,并确保安装了所需的依赖项。 pip install gym导入Gym和所需的环境:在Python代码中导入Gym库以及所需的环境,如CartPole、MountainCar等。初始化环境:创建一个特定的环境实例,并通过调用reset()方法初始化环境状态。与环境交互:使用...
Gym库(https://gym.openai.com/)是OpenAI推出的强化学习实验环境库。它用Python语言实现了离散时间智能体/环境接口中的环境部分。除了依赖少量商业库外,整个项目是开源免费的。 Gym库内置上百种实验环境,包括以下几类。 算法环境:包括一些字符串处理等传统计算机算法的实验环境。
1.安装Gym Retro:使用pip安装Gym Retro库。可以使用以下命令执行安装: ``` pip install gym-retro ``` 2.导入必要的库:在Python脚本中导入Gym Retro库和其他所需的库: ```python import retro ``` 3.加载游戏环境:使用`retro.make`函数加载游戏环境。需要指定游戏名称和关卡名称(可选): ```python env =...
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 ...
python库 —— gym retro 的 ROMs文件下载地址 如题: python库 —— gym retro 的 ROMs文件下载地址: https://archive.org/details/No-Intro-Collection_2016-01-03_Fixed