gym基本操作

设置环境与初始化游戏
最新推荐文章于 2025-09-13 02:43:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-13 02:43:11 发布 · 1.3k 阅读 · 2 ·
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设置环境
env = gym.make(‘Pong-v0’)
定义随机数种子
env.seed(0)
刷新环境
state = env.reset()
根据动作得到下一步的东西
env.step(action_env)

OpenAI Gym详细讲解一下，给出示例代码
zhangzhechun的专栏
01-08 3290
例如，您可以使用一个Q-表来存储状态-动作对的价值。例如，您可以使用Gym的API来重置环境、获取当前观测、执行动作等。4.设置学习率和折扣率：接下来，您需要设置强化学习模型的学习率和折扣率。，我们使用env.reset()函数重置了环境，并使用env.step()函数执行动作。这是一个简单的示例，展示了如何使用Gym的API来训练强化学习模型。Gym还提供了许多其他功能，例如设置渲染选项、设置模拟参数等，您可以在Gym的文档中了解更多信息。创建模拟环境：首先，您需要使用Gym的API创建一个模拟环境。
强化学习之基于gym环境的DQN算法实战（Pytorch）
Ton的博客
12-08 1万+
DQN算法是强化学习与深度学习结合的开端，其利用深度网络来拟合值函数，利用Q-leraning算法进行强化学习。DL为Agent提供学习的大脑，RL提供了计算机制，从而达到真的AI。 之前有写过利用DQN算法去解决Cartpole任务和Mountaincar任务，具体可见强化学习之DQN算法实战（Pytorch）：https://blog.youkuaiyun.com/MR_kdcon/article/details/109699297 上述的任务用的都是gym自带的环境，本文将参考经典环境Puckworld家用g
Gym基本操作
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04-13 1615
使用流程 1. 加载 gym 库： import gym 2. 进入指定的实验环境： env = gym.make("Taxi-v2").env 3. 渲染环境，即可视化看看环境的样子： env.render() 其中 env 是 gym 的核心接口 常用方法 1. env.reset， 重置环境，返回一个随机的初始状态。 2. env.step(action)，将选择的action输入给env，env 按照这个动作走一步进入下一个状态，所以它的返回值有四个： observation：
机器人控制器开发(训练到Jetson本地部署)
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好的，将 Isaac Lab 训练好的模型部署到 Jetson 并使用 TensorRT 加速，是一个经典的 AI 机器人开发流程。这个过程可以分为几个明确的阶段。训练完成后，你需要将训练好的策略网络（Policy Network）导出为一个可用于部署的格式。通过以上步骤，你就可以将在虚拟世界中训练出的“大脑”，高效地部署到真实的机器人“身体”（Jetson）中，并利用 TensorRT 发挥出极致的性能。“observations”: {0: “batch_size”}, 第0维（批次维）是动态的。
【报错】gym v0.26没有Env.seed()方法了
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01-19 3696
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在看一些论文的代码的时候总是会遇到种子（seed）的设置，一直没有太在意，就知道是为了使得代码的结果可以正确复现，今天做个总结。经常见到的是torch.manual_seed()和np.random.seed()。
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以CartPole-v0为一个简单的例子 step 1: 导入gym模块import gym step 2: 创建一个小车倒立摆模型env = gym.make('CartPole-v0') step 3: 初始化环境env.reset() step 4: 刷新当前环境，并显示env.render() 此时，可以出现模型的图示： env = gym.make(‘CartPole-v0’)是创建环境的函数 env.reset()是重新初始化函数 def _reset() self.state = s
pytorch笔记：TD3
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TD3的一些基本配置。
gym库文档学习（二）
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本文档概述了为创建新环境而设计的 Gym 中包含的创建新环境和相关有用的装饰器、实用程序和测试。您可以克隆 gym-examples 以使用此处提供的代码。建议使用虚拟环境： 1 子类化gym.Env 在学习如何创建自己的环境之前，您应该查看 Gym 的 API 文档。链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45985148/article/details/125015252https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45985148/article/details
GYM环境解读
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GYM 调用GYM环境：import gym 通过gym.make(env_name)对环境进行初始化 进入gym/envs/registraion.py，调用make()–>EnvRegistry.make()，通过函数spec(path)来对环境id进行匹配，path = env_name = id，调用 match = env_id_re.search(id) [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ye3RCaFM-1592555650345)(C:\U
第一章 强化学习介绍
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Reinforement Learning Reinforcement Learning 强化学习讨论的问题是一个 智能体(agent) 怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。示意图由两部分组成：agent 和 environment。在强化学习过程中，agent 跟 environment 一直在交互。Agent 在环境里面获取到状态，agent 会利用这个状态输出一个 action，一个决策。然后这个决策会放到环境之中去，环境会通过这个 agent 采取的决
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03-25
#### 安装与基本使用 为了开始使用 Gym API，在 Python 环境下可以通过 pip 进行安装： ```bash pip install gym ``` 一旦完成安装，就可以导入 `gym` 并创建一个特定的任务环境。例如，下面是一个简单的例子展示...
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