在调用 env.step(action) 之前打印 action 的值等于2，该如何解决

最新推荐文章于 2024-07-27 13:51:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-27 13:51:52 发布 · 179 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了如何在Python环境中通过打印和条件语句来调试和控制`env.step(action)`调用前后的action值。通过在调用`env.step(action)`之前添加`print(action)`，可以方便地查看action的当前状态。同时，使用`if action == 2:`检查action是否等于特定值（如2），并在满足条件时执行特定操作，这对于处理特定情况或触发特殊行为非常有用。

如果你想在调用 env.step(action) 之前打印 action 的值，你可以在调用 env.step(action) 之前添加一行代码来打印 action 的值，例如：

print(action)
env.step(action)

如果你想在 action 的值等于 2 时解决某些问题，你可以使用 if 语句来检查 action 的值是否等于 2，并在 action 的值等于 2 时执行特定的操作，例如：

if action == 2:
    # 执行特定的操作

希望这能帮到你！

强化学习自定义环境中，env.step的报错问题
DejaWu33的博客
02-21 1736
强化学习的gym库，在应用到自定义环境中时，在env.step这一步出现报错，修改源码后能够运行
强化学习使用gym时出现错误:ValueError: too many values to unpack (expected 4)
Er_Studying_Bai的博客
10-21 1万+
解决gym出现的ValueError: too many values to unpack (expected 4)问题
强化学习笔记1——DQN实现CartPole小游戏（代码分析）
qq_48342932的博客
01-22 6384
state:状态观测值有四个，就是小车的位置，即小车的位置，速度，倾斜角度和角度的变化速度。当位置和角度倾斜超出范围，则环境终止。这里返回一个{ndarray{4，}}的类型，分别代表小车的位置，速度，角度，和角度变化率。action：环境的动作是一维的，能取两个值0和1。取0代表把小车往左移动，取1代表把小车往右边移动。env.step(action)表示执行动作，函数会返回下一个状态st+1，奖励值reward，以及环境终止符done。
强化学习流程
m0_67635646的博客
04-23 2122
Agent和环境之间的共同接口概要 该公共接口由“OpenAI Gym”的“Env”类保持。“Env” 类是将强化学习的“环境”封装起来的类。主要的方法和性质如下所示。 一：生成环境 env = gym.make(id) ''' gym.make(id) 说明：生成环境 参数：Id(str类型) 环境ID 返回值：env(Env类型) 环境 环境ID是OpenAI Gym提供的环境的ID，可以在OpenAI Gym网站的Environments中确认 例如，如果是“CartP
第一章 强化学习介绍
qq_41491023的博客
10-20 3524
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
import gymnasium as gym import numpy as np import torch env = gym.make("CartPole-v1") # 调用该环境 observation = env.reset() # 重置环境 for _ in range(1000): env.render() # 打开环境窗口 action = env.action_space.sample() # 从行为空间随机挑选动作 observation, reward, r1, r2, info = env.step(action) # 执行一步action之后的返回值 if r1 or r2: observation = env.reset() env.close() 打不开环境窗口
09-05
注意：在gymnasium中，使用render_mode='human'后，env.step()会自动渲染，因此不需要再调用env.render()。但是，如果我们在创建环境时没有指定渲染模式，那么调用env.render()可能会打开窗口，但更推荐在创建环境...
env.step
最新发布
09-05
- 确保在调用 `env.step` 之前已经调用了 `env.reset()` 来初始化环境状态。 - 当 `terminated` 或 `truncated` 为True时，必须调用 `env.reset()` 来开始新的回合。 在用户代码中，每个回合开始时调用 `env....
img, reward, done, info = env.step(action)怎么算三次info的平均值，代码示例
09-11
如果你想要计算连续三次调用`env.step(action)`之后返回的`info`的平均值，你需要首先执行三次步骤并存储每次`info`的值，然后计算这些值的平均。以下是一个简单的代码示例： ```python # 假设action是你的动作，...
obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)这个函数是干什么的
07-25
在这个循环中，智能体首先通过 `env.reset()` 获取初始状态，然后在每一步中预测动作并通过 `env.step(action)` 执行该动作，获取环境反馈。如果当前回合结束（`done` 或 `truncated` 为真），则重置环境以开始新的...
强化学习笔记：Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例
热门推荐
chenxy_bwave的专栏
01-21 8万+
​Gym库(https://gym.openai.com) 是OpenAI推出的强化学习实验环境库。它用Python语言实现了离散之间智能体-环境接口中的环境部分。本文中“环境”一次均指强化学习基本框架模型之“智能体-环境”接口中的“环境”，每个环境就代表着一类强化学习问题，用户通过设计和训练自己的智能体来解决这些强化学习问题。所以，某种意义上，Gym也可以看作是一个强化学习习题集！ 本文介绍gym入门所需要必要最小知识集合，并以一个完整的代码示例结束。
【RL】强化学习入门：从基础到应用
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
07-27 3244
【RL】强化学习入门：从基础到应用强化学习，本文介绍了强化学习的基础和python经典实现。（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它使得智能体通过与环境的互动来学习如何选择最优动作，以最大化累积奖励。近年来，随着深度学习技术的发展，强化学习取得了显著的进展，尤其在复杂任务中的表现令人瞩目。
强化学习3 基于时间差分的强化学习方法
weixin_40820983的博客
05-17 2951
相关连接：《深入浅出强化学习-原理入门》作者知乎分享：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25580624 课本中的代码：https://github.com/gxnk/reinforcement-learning-code 今天的进程： 1、activate python pip install gym 即可安装gym 2、基于时间差分（TD）的强化学习理...
总结一下最近的学习
h957367595的博客
08-28 660
无
2021-10-23 6.9
qq_43535213的博客
10-23 262
# 值函数近似器 class Estimator(): def __init__(self): state_examples = np.array([env.observation_space.sample() for x in range(10000)]) # 对环境进行10000次采样，便于后续对状态state抽取特征 # 特征处理1：归一化数据状态为零均值和单位方差 self.scaler = Scaler() self.sca
强化学习基础篇 OpenAI Gym 环境搭建demo
sinat_28371057的博客
09-12 3907
1. Gym介绍 Gym是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，无需智能体先验知识，由以下两部分组成 Gym开源库：测试问题的集合。当你测试强化学习的时候，测试问题就是环境，比如机器人玩游戏，环境的集合就是游戏的画面。这些环境有一个公共的接口，允许用户设计通用的算法。 OpenAI Gym服务：提供一个站点和API（比如经典控制问题：CartPole-v0），允许用户对他们的测试结果进行比较。 2. Gym安装 我们需要在Python 3.5+的环境中简单得使用pip安装gym pip
测试gym的cartPole 出错后的更改
insid1out的博客
01-12 7255
gym 版本0.26.2框架下的CartPole-v0运行报错的问题
天哪！用Python实现自动驾驶！
cainiao_python的博客
01-13 555
来源丨blog.csdn.net/weixin_44169614?type=blog一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。安装gym：pipinstallgym安装自动驾驶模块，这里使用Edouard Leurent发布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent/...
机器人强化学习之使用 OpenAI Gym 教程与笔记
神奇的战士
07-30 1万+
机器人强化学习之使用 OpenAI Gym 教程与笔记 除了试图直接去建立一个可以模拟成人大脑的程序之外， 为什么不试图建立一个可以模拟小孩大脑的程序呢?如果它接 受适当的教育，就会获得成人的大脑。 — 阿兰·图灵 介绍 强化学习 (Reinforcement learning) 是机器学习的一个子领域用于制定决策和运动自由度控制。强化学习主要研究在复杂未知的环境中，智体(age...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值