检查Python 版本 用户运行命令:检查当前 Python 版本 返回版本号低于要求 升级Python 用户访问 Python 官网下载 成功安装新版本 验证与安装 用户再次检查版本 满足要求后安装 Gym 安装Gym 库旅程 结论 通过以上步骤, 我们可以顺利解决安装Gym库时由于 Python 版本过低而导致的问题。确保使用符合要求的 Python 版本是开发...
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...
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RecordEpisodeS...
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,Gym 迎...
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。
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。
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。
今天要用 Gym 里面的 LunarLander-v2 环境,结果报错,寻思着重新安装一下,于是一段漫长的连环坑就开始了。
Gym库(网址为https://www.gymlibrary.dev/)是OpenAI推出的强化学习实验环境库。它是目前最有影响力的强化学习环境库。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。整个项目是开源免费的。在这一节,我们将安装和使用Gym库,并通过一个完整的实例来演示智能体与环境的交互。
1.6.2 使用Gym库 本节介绍Gym库的使用。 要使用Gym库,当然首先要导入Gym库。导入Gym库的方法显然是: import gym 在导入Gym库后,可以通过make() 函数来得到环境对象。每一个环境都有一个ID,它是形如“Xxxxx-vd”的Python字符串,如'CartPole-v0'、'Taxi-v2'等。环境名称最后的部分表示版本号,不同版本的环境...