强化学习-linux安装gym、atari和box2d环境

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强化学习-linux安装gym、atari和box2d环境

安装gym和atari环境 pip3 install gym pip3 install gym[atari] pip3 install gym[accept-rom-license] 安装box2d环境安装环境 apt-get install -y swig 安装库 pip3 install box2d-py pip3 install gym[box2d]…

强化学习-Windows安装gym、atari和box2d环境

安装gym pip3 install gym pip3 install gym[accept-rom-license] 安装atari环境[可选] 下载安装VS build tools 如果出现 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块的话需要进行此步骤, 需要先卸载之前安装的 pip3 uninstall atari-py pip3 uninstall gym[atari] 下载 VS build tools 选择以下进行安装, 此处我只安装了前3个发现也是可以的安…

强化学习实战 | 自定义Gym环境之扫雷

开始之前先考虑几个问题: Q1:如何展开无雷区? Q2:如何计算格子的提示数? Q3:如何表示扫雷游戏的状态? A1:可以使用递归函数,或是堆栈. A2:一般的做法是,需要打开某格子时,再去统计周围的雷数.如果有方便的二维卷积函数可以调用,这会是个更简洁的方法: $$\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\ 1 & 0 & 1 & 0 & 0…

强化学习实战 | 自定义Gym环境之井字棋

在文章强化学习实战 | 自定义Gym环境中 ,我们了解了一个简单的环境应该如何定义,并使用 print 简单地呈现了环境.在本文中,我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境--井字棋.回想一下井字棋游戏: 这是一个双人回合制博弈游戏,双方玩家使用的占位符是不一样的(圈/叉),动作编写需要区分玩家双方玩家获得的终局奖励是不一样的,胜方+1,败方-1(除非平局+0),奖励编写需要区分玩家终局的条件是:任意行 / 列 / 对角占满了相同的占位符 or 场上没有空位可以占位从单个玩家的视角看,…

强化学习实战 | 自定义Gym环境

新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始.在这些示例中,我们不断地向环境施加动作,并得到观测和奖励,这也是Gym Env的基本用法: state, reward, done, info = env.step(action) 其中state是agent的观测状态,reward是采取了action之后环境返回的奖励,done是判断后继状态是否是终止状态的flag,info是一些自定义的消息. 当后继状态是终止状态时,需要重置环境,使之回到初始状态: env.reset() 接下来,我们就…

强化学习实战 | 自定义gym环境之显示字符串

如果想用强化学习去实现扫雷.2048这种带有数字提示信息的游戏,自然是希望自定义 gym 环境时能把字符显示出来.上网查了很久,没有找到gym自带的图形工具Viewer可以显示字符串的信息,反而是通过pyglet: import pyglet from gym.envs.classic_control import rendering class DrawText: def __init__(self, label:pyglet.text.Label): self.label=label def…