observation, reward, done, info=env.step(action)ifdone: print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))breakenv.close() 结果如下: 9. 最后给出一些常见的gym环境,可能会有一些有版本问题,不过错误时有提示: 经典控制 Classic Control: Acrobot-v1:双摆杆倒立摆问题。 CartPole-v1:杆车平衡...
digital_state=(np.digitize(p, p_bound), np.digitize(v, v_bound), np.digitize(ang, ang_bound), np.digitize(angv, angv_bound))returndigital_stateif__name__=='__main__': env= gym.make('CartPole-v1') action_space_dim=env.action_space.n q_table=np.zeros((Num,Num,Num,Num, ac...
只需在编辑器左侧的包搜索工具中输入 gym 和 numpy,然后单击加号按钮即可安装包。 创建基础框架 我们首先将我们刚刚安装的两个依赖项导入到main.py脚本中,并设置一个新的 gym 环境: import gym import numpy as np env = gym.make('CartPole-v1') 接下来,我们定义一个名为“play”的函数,为该函数提供一个...
importgym# 导入Gym库importnumpyasnp# 导入Numpy库,用于数学计算 1. 2. 说明:我们首先导入gym库用于创建环境,并导入numpy库进行计算。 步骤3: 创建一个环境 现在,我们将创建一个环境。在Gym中,有很多预定义的环境可供使用。这里我们使用“CartPole-v1”环境作为示例。 env=gym.make('CartPole-v1')# 创建Cart...
1. 创建一个基本环境 创建一个Gym环境非常简单。接下来,我们将演示如何创建一个经典的“CartPole”环境,并进行基本的交互。 importgym# 创建一个CartPole环境env=gym.make('CartPole-v1')# 重置环境,返回初始观测state=env.reset()for_inrange(1000):env.render()# 可视化环境action=env.action_space.sample()...
首先,我们需要创建一个环境实例。gym提供了多种环境,比如经典的CartPole、MountainCar等。以下是创建一个CartPole环境的例子: importgym# 创建环境实例env=gym.make('CartPole-v1') 观察与行动 在环境中,代理通过调用env.observe()获取当前的状态(观察),然后根据状态决定下一步的行动。行动的选择依赖于代理的策略,可...
format(t+1)) break env.close() 执行以上代码后,我们将看到一个模拟器窗口,显示CartPole环境的运行情况。当杆子倾斜过多或平衡时间超过限制时,该模拟器窗口将关闭,同时输出消息显示该次模拟的持续时间。 结论 通过gym库,我们可以方便地创建、使用和评估各种强化学习算法。本篇文章介绍了gym库的安装过程、创建环境...
1. 查看所有环境 Gym是一个包含各种各样强化学习仿真环境的大集合,并且封装成通用的接口暴露给用户,查看所有环境的代码如下 import gymnasium as gym from gym import envs print(envs.re...
适合初学者的强化学习教程（1）：python使⽤gym实践和注意 事项 作者：知乎 安装步骤和报错问题 1. 安装pip install gym 2. 报错 AttributeError: module 'gym.envs.box2d' has no attribute 'BipedalWalker'这是因为gym没有安装box2d的原因。pip install box2d-py 如果上⾯这条命令出下⾯这个报错：error:...
wrappers.ScaleReward( gym.make(self.env_id), scale=self.scale) self.assertIsNone(env.original_reward) self.assertAlmostEqual(env.scale, self.scale) _ = env.reset() _, r, _, _ = env.step(env.action_space.sample()) if self.env_id == 'CartPole-v1': # Original reward must be 1...