人工智能 - 用python构建环境及学习代理

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用Python构建环境
对于建设强化学习代理，将使用OpenAI Gym软件包，该软件包可使用以下命令来安装 -
pip install gym

OpenAI健身房有各种各样的环境可以用于各种目的。 其中很少是:Cartpole-v0，Hopper-v1和MsPacman-v0。 他们需要不同的引擎。
OpenAI Gym的详细文档可以在 https://gym.openai.com/docs/#environments 找到。
以下代码显示了cartpole-v0环境的Python代码示例 -
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
   env.render()
   env.step(env.action_space.sample())

您可以用类似的方式构建其他环境。

用Python构建一个学习代理

对于构建强化学习代理，我们将使用如下所示的OpenAI Gym包 -
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
for _ in range(20):
   observation = env.reset()
   for i in range(100):
      env.render()
      print(observation)
      action = env.action_space.sample()
      observation, reward, done, info = env.step(action)
      if done:
         print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))
         break

观察小推车可以平衡。



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