import gym
import time
# 生成环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 环境初始化
state = env.reset()
# 循环交互
while True:
# 渲染画面
env.render()
# 从动作空间随机获取一个动作
action = env.action_space.sample()
# agent与环境进行一步交互
# state, reward, done, info = env.step(action)
state, reward, done, info = env.step(action)
print('state = {0}; reward = {1}'.format(state, reward))
# 判断当前episode 是否完成
if done:
print('done')
break
time.sleep(2)
# 环境结束
env.close()
强化学习gym环境测试代码
最新推荐文章于 2025-09-12 11:01:16 发布
该代码演示了如何在Python中使用OpenAIGym库创建并初始化CartPole-v1环境,执行随机动作并渲染游戏画面。智能体与环境交互,直到episode结束。
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