【强化学习】为RL创建定制的GYM环境指导

原创 已于 2022-02-15 15:17:28 修改 · 188 阅读 · 3 ·
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于 2022-02-15 15:07:59 首次发布
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RL gym 环境（1）—— 安装和基础使用
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【强化学习】demo系列——基于gym自定义RL环境
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gym是许多强化学习框架都支持了一种常见RL环境规范，实现简单，需要重写的api很少也比较通用。本文旨在给出一个简单的基于gym的自定义单智能体强化学习环境demo写好了自定义的RL环境后，还需要注册到安装好的gym库中，不然导入的时候是没有办法成功的。首先需要在gym/envs文件目录下创建一个文件夹用于保存你的RL环境（），一般路径为./anaconda3/envs/RL/lib/python3.8/site-packages/gymnasium/envs。在保存RL环境的文件夹下创建“init。
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RL gym 环境（3）—— 环境向量化（批量训练）
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强化学习RL学习笔记3-gym了解与coding实践
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昨天听了曾两度夺得NeurIPS强化学习赛事冠军的飞桨强化学习PARL团队核心成员科老师的课程,不得不说,满满的干货,于是今天打算再看一遍回放,并好好地做一下笔记。 在学习强化学习之前,我们先思考一下,我们想追求的智能是什么? 人类追求的智能是什么? 对人类来说,人的智能可以分为两部分: 一小部分是天生遗传的 绝大部分是要依靠我们出生之后的努力学习 后天的学习一般分两种: 一种是有前人的经验了，我们直接模仿，依葫芦画瓢。 另一种是没有任何的经验，我们只能在摸索中去前进和环境交互、探索 举个例子，一个
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