observation, reward, terminated, truncated, info = self.env.step(action) ValueError: not enough valu

最新推荐文章于 2023-05-17 03:18:11 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-17 03:18:11 发布 · 972 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。
文章标签：

#python

使用pip3installgym==0.24.0命令可以将gym的版本降至0.24.0，这个过程会自动卸载高于此版本的gym库。

降低一下gym的版本就行

 pip3 install gym==0.24.0

就可以了，会自动把高版本的gym给卸载掉

gym包更新升级到0.26.2版本后炼丹炉的测试代码
各位大计佬，请教我技术！
10-16 1万+
关于gym包升级后炼丹炉测试代码的修改，针对由于包升级造成的无法弹出pygame窗口的问题
基于DQN的强化学习 快速浏览（基础知识+示例代码）
m0_37412775的博客
11-24 1897
本博文以gym的车杆环境为例，进行DQN的模型搭建和训练。车杆(Cartpole)环境介绍如下：车杆环境由一个可以自由转动的杆子连接一个可以水平运动的小车构成。通过向环境发送“左移”或者“右移”控制小车移动。每次发生移动指令之后，环境会返回一个数组来表示小车当前的运动状态，这个数组包括：小车当前的位置(-4.8~4.8)、小车当前的速度(负无穷到正无穷)、杆子当前的角度(-24~24)、杆子顶端的速度(负无穷到正无穷)来表示。
强化学习马里奥obs, rewards, done, info = env.step(action)关于action报错np.array的问题
weixin_62344212的博客
02-27 576
action要用整形输入,可以用tolist()函数,在joypad_space里中。
gym基础功能
BLUE BOX
11-09 1515
gym基础功能
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。
gym ValueError: too many values to unpack (expected 4) 解决方案
dream6985的博客
03-24 1516
gym ValueError: too many values to unpack (expected 4) 解决方案
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
D:\Anaconda3\lib\site-packages\gym\utils\passive_env_checker.py:233: DeprecationWarning: `np.bool8` is a deprecated alias for `np.bool_`. (Deprecated NumPy 1.24) if not isinstance(terminated, (bool, np.bool8)): Traceback (most recent call last): File "D:\python作业\exam\test.py", line 8, in <module> observation, reward, done, info = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)执行上面的程序这样报错
07-05
observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) done = terminated or truncated ``` ### 示例代码：适配新版 Gym 的 CartPole 运行逻辑 以下是一个适配 Gym v0.26+ 的 CartPole 环境运行...
gym库：Traceback (most recent call last): File "G:\Python\人工智能\q-transformer\环境test.py", line 15, in <module> state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: not enough values to unpack (expected 5, got 4)
04-12
在较新的 Gym 版本（如 0.26.x 及以上），`env.step(action)` 的返回值为 `(observation, reward, terminated, truncated, info)`[^4]。而在旧版 Gym 中（如 0.20.x），其返回值仅为 `(observation, reward, done, ...
import gymnasium as gym env = gym.make('MountainCar-v0') class BespokeAgent: def __init__(self, env): pass def decide(self, observation): position, velocity = observation lb = min(-0.09 * (position + 0.25) ** 2 + 0.03, 0.3 * (position + 0.9) ** 4 - 0.008) ub = -0.07 * (position + 0.38) ** 2 + 0.06 if lb < velocity < ub: action = 2 else: action = 0 return action def learn(self, *args): pass agent = BespokeAgent(env) def play_montecarlo(env, agent, render=False, train=False): episode_reward = 0. # 接收 env.reset() 的返回值 observation, _ = env.reset() while True: if render: env.render() action = agent.decide(observation) # 接收 env.step() 的五个返回值 next_observation, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action) episode_reward += reward if train: agent.learn(observation, action, reward, terminated) # 判断终止或截断 if terminated or truncated: break observation = next_observation return episode_reward # 设置随机种子 env.reset(seed=42) episode_reward = play_montecarlo(env, agent, render=True) print('回合奖励 = {}'.format(episode_reward)) env.close() print('观测空间 = {}'.format(env.observation_space)) print('动作空间 = {}'.format(env.action_space)) print('观测范围 = {}~{}'.format(env.observation_space.low, env.observation_space.high)) print('动作数 = {}'.format(env.action_space.n)) 这个代码是在做什么
最新发布
09-25
next_observation, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action) episode_reward += reward if train: agent.learn(observation, action, reward, terminated) if terminated or truncated: break ...
机器学习框架Ray -- 2.9 使用 Ray Core学习Pong游戏
wenquantongxin的博客
04-14 537
使用Ray Core并行化学习Pong游戏。
SIMPACK与Python联合仿真——3. Python代码与联合仿真
wenquantongxin的博客
05-17 1043
书接上回，，继续实现Python代码，并实现联合仿真。
ValueError: too many values to unpack (expected 4)
weixin_55008315的博客
02-17 5709
在本次错误中，您会看到一条消息，指出“ValueError：解包的值太多（预期4个）”。这意味着env.step（action）返回了5个值，而您只指定了4个值，因此Python无法将其正确解包，从而导致报错。要解决这个问题，您需要检查env.step（action）的代码，以确保它正确地返回正确的值数量，然后指定正确的值数量。换了gym版本，然后安装了这个什么pip install gym[classic_control]今天给一个朋友处理安装的问题，安装完后测试代码时出现这个问题。
深度强化学习-策略梯度算法(Reinforce)代码
weixin_46133643的博客
01-11 6954
引言 本文主要采用Pytorch来实现策略梯度算法，算法的原理可以参考我的这篇博文：深度强化学习-策略梯度算法推导，里面对该算法进行了详细推导。如果想深入理解策略梯度算法公式，可以参考我的另一篇博文：深度强化学习-策略梯度算法深入理解，里面将其与手写数字识别问题进行了类比，深入剖析了策略梯度算法公式。代码已经上传到我的Github上，喜欢的话可以点个小星星噢。 代码：https://github.com/indigoLovee/Reinforce_pytorch 1 Reinforce算法 强化学习
强化学习环境升级 - 从gym到Gymnasium
lusing的专栏
03-01 1万+
作为强化学习最常用的工具，gym一直在不停地升级和折腾，比如gym[atari]变成需要要安装接受协议的包啦，atari环境不支持Windows环境啦之类的，另外比较大的变化就是2021年接口从gym库变成了gymnasium库。让大量的讲强化学习的书中介绍环境的部分变得需要跟进升级了。不过，不管如何变，gym[nasium]作为强化学习的代理库的总的设计思想没有变化，变的都是接口的细节。
gym库中core.py代码解读
小柴不会敲代码
08-29 3750
gym项目文件中的core.py文件
强化学习笔记1-Python/OpenAI/TensorFlow/ROS-基础知识
zhangrelay的专栏
06-10 2801
概念： 机器学习分支之一强化学习，学习通过与环境交互进行，是一种目标导向的方法。 不告知学习者应采用行为，但其行为对于奖励惩罚，从行为后果学习。 机器人避开障碍物案例： 靠近障碍物-10分，远离障碍物+10分。 智能体自己探索获取优良奖励的各自行为，包括如下步骤： 智能体执行行为与环境交互 行为执行后，智能体从一个状态转移至另一个状态 依据行为获得相应的奖励或惩罚 智能体理解正面...
python 物理引擎_在 Gym 上构建会动的人工智障1（python）
weixin_39542608的博客
12-12 875
背景说明作者最近使用processing的一个重要目标就是为学生的编程学习设计具体的应用场景，最近突然发现有一个包已经提供了部分功能，所以探索一下。这个包就是我们今天的主人公：Gym。Gym是用于开发和比较强化学习算法的python包，但是我们也完全可以使用它来作为我们自己程序的应用背景，并提供可视化。简单的说，就是我们使用自己写的小程序，而不是强化学习算法，来尝试完成其中的任务，并把完成任务的过...
【莫烦Python】强化学习 RL 自学笔记(1)
qq_43631777的博客
11-11 1106
什么是 Q Leaning - 强化学习 Reinforcement Learning | 莫烦Python Q-Learning 决策 状态s 行为 a 在行为准则Q 表中寻找 Q(s1, a1) Q(s1, a2) 的值, 并比较他们的大小, 选取较大的一个. Epsilon greedy 是用在决策上的一种策略, 比如 epsilon = 0.9 时, 就说明有90% 的情况我会按照 Q 表的最优值选择行为, 10% 的时间使用随机选行为. alpha是学习率, 来决定这次的误差有多...
gym的 observation, reward, done, info = env.step(action); valueerror: too ma
09-22
具体来说，在调用`env.step(action)`函数时，返回的结果应该被分配给四个变量：observation、reward、done和info。然而，如果你在赋值语句的左侧使用了过多的变量，就会出现`ValueError: too many values to unpack`...
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