记录强化学习过程（一）——配置环境

最新推荐文章于 2025-01-01 06:00:00 发布

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分类专栏：记录学习文章标签： python 人工智能 tensorflow 强化学习

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本文档记录了使用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并在Pycharm中配置环境进行编程的过程。同时介绍了如何安装Gym库，并通过示例代码测试环境。在测试中，展示了随机动作在CartPole-v1环境下的运行效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

此文的主要目的是记录一下学习过程，以后需要的时候方便自己查找
一、tensorflow
https://tf.wiki/zh_hans/basic/installation.html#gpu 这个链接是tensorflow-gpu的安装步骤，建议是使用anaconda进行安装，随后再用pycharm配置一下环境，使用pycharm编程。
在毕设中，使用的是anaconda安装tensorflow-gpu版本，随后在pycharm内进行编程

配置环境
关键是找到anaconda安装环境的位置。内的envs文件内，找到python.exe选中，点击确定即可创建一个有tensorflow的项目。
二、安装gym
在这里插入图片描述
等待安装完成之后，可以使用上图中的程序，测试一下：

import gym
if __name__ == '__main__':
    env = gym.make('CartPole-v1')  # 1.构造env， 根据name指定
    env.reset()  # 2.初始化env
    for _ in range(1000):
        env.render()  # 3.渲染
        env.step(env.action_space.sample())  # take a random action#4.action
    env.close()

更加细节的内容可以在这一篇文章中找到 OpenAI Gym 通俗理解和简单实战https://www.jianshu.com/p/73ece4f41f7f
点击运行，结果如下所示：
在这里插入图片描述
这里产生的动作是随机的，所以产生什么效果都不奇怪。