importgymfromgymimportenvsimportwarningsimporttime warnings.filterwarnings("ignore")forenvinenvs.registry.all():print(env.id) env= gym.make("CartPole-v1")#action_space_dim = env.action_space.nforiinrange(3000): state=env.reset()whileTrue: env.render() action=env.action_space.sample() ne...
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...
1. 利用render结果生成图像: importgymimportwarningsimportosfromPILimportImage warnings.filterwarnings("ignore")ifos.path.exists('img')==False: os.mkdir('img') env= gym.make("CartPole-v1") num=0foriinrange(3000): state=env.reset()whileTrue: num+=1screen= env.render(mode='rgb_array') i...
[] # 保存每个回合的return # 环境加载 env = gym.make(env_name, render_mode="human") n_states = env.observation_space.shape[0] # 状态数 4 n_actions = env.action_space.n # 动作数 2 # 模型构建 agent = PPO(n_states=n_states, # 状态数 n_hiddens=n_hiddens, # 隐含层数 n_...
Gymnasium是一种用于使用不同参考环境集合的强化学习的新API标准,是OpenAI的Gym库的一个维护分支。Gymnasium界面简捷,明了,能够涵盖一般的RL问题,并有一个与Gym环境兼容的封装。 import gymnasium as gymenv = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human")observation, info = env.reset(seed=42)for _ in...
(self,action):self.state=np.clip(self.state+action,-10,10)# 限制状态在[-10, 10]reward=-np.linalg.norm(self.state)# 奖励为距离原点的负值done=np.linalg.norm(self.state)<0.1# 到达原点则结束returnself.state,reward,done,{}defrender(self,mode='human'):print(f'Current state:{self.state}...
Gymnasium是一种用于使用不同参考环境集合的强化学习的新API标准,是OpenAI的Gym库的一个维护分支。Gymnasium界面简捷,明了,能够涵盖一般的RL问题,并有一个与Gym环境兼容的封装。 importgymnasiumasgymenv=gym.make("LunarLander-v2",render_mode="human")observation,info=env.reset(seed=42)for_inrange(1000): ...
Gymnasium是一种用于使用不同参考环境集合的强化学习的新API标准,是OpenAI的Gym库的一个维护分支。Gymnasium界面简捷,明了,能够涵盖一般的RL问题,并有一个与Gym环境兼容的封装。 代码语言:javascript 复制 importgymnasiumasgymenv=gym.make("LunarLander-v2",render_mode="human")observation,info=env.reset(seed=42)...
import gym 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)) 我得到 ImportError: cannot import name gl_info。
❑参数mode是None或是str类型的变量'train'。如果是'train',则试图让智能体进行学习。当然,如果智能体没有学习功能,这个参数就没有作用。❑参数render是bool类型变量,指示在运行过程中是否要图形化显示。如果函数参数render为True,那么在交互过程中会调用env.render()以显示图形化界面。这个函数返回episode_reward和...