Gym基本操作

简介

OpenAI Gym 是一个最广泛使用的强化学习实验环境，内置上百种实验环境，比如一些简单几何体的运动，一些用文本表示的简单游戏，或者机械臂的抓取和控制等实验环境。

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：进入的新状态
• reward：采取这个行动得到的奖励
• done：当前游戏是否结束
• info：其他一些信息，如性能表现，延迟等等，可用于调优

3. env.render，可以可视化展示环境