【gym】理解gym并测试gym小游戏CartPole (一)

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已于 2024-12-22 21:13:04 修改 · 1.3k 阅读

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#gym #CartPole

于 2024-12-22 02:07:15 首次发布

一、gym与文件位置的联合理解

import gym
import inspect

# 加载 CliffWalking 环境
env = gym.make('CliffWalking-v0')

# 获取环境的类
env_class = type(env)

# 获取环境类所在的文件路径
file_path = inspect.getfile(env_class)

print(f"The source code for CliffWalking-v0 is located at: {
     
     file_path}")

输出结果：
The source code for CliffWalking-v0 is located at: D:\env\anaconda\envs\test38\lib\site-packages\gym\wrappers\order_enforcing.py

解释说明：

import gym ：gym是一个库(某工具包)，其安装在D:\env\anaconda\envs\test38\Lib\site-packages文件下。这个安装路径，说明了有一个虚拟环境envs—名称为test38,所有安装包(例如：gym,numpy,torch,matplotlib等)都安装在site-packages下。
在文件夹site-packages中打开子文件夹gym.
当我们单独使用gym下的子文件的时候，方法为：import gym.envs或者import gym.spaces

__init__.py是以长下划线开头的，则默认在import gym的时候会默认运行该文件中的代码。
__init__.py中会导入所有有用的内容，如下
在这里插入图片描述我们在pycharm中输入gym.后会自动有如下的提示！

在这里插入图片描述

二、在pycharm中示例一个gym小游戏

2.1 可能出现的报错问题

我们给定一个代码，经常会出现的问题。

import gym
import numpy as np

# 创建CartPole环境
env = gym.make('CartPole-v1')
#env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='rgb_array')  # 使用'rgb_array'模式进行渲染，这将返回一个图像数组而不是显示图像
# 初始化环境
state = env.reset()

# 运行环境循环
for i in range(1000):
    env.render()  # 渲染环境
    action = np.random.randint(0, 2)  # 随机选择动作（0或1）
    state, reward, terminated, _, _ = env.step(action)  # 执行动作并获取新状态、奖励和终止标志
    if terminated:
        state