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OpenAI Gym详细讲解一下,给出示例代码

呼延运恒
2023-12-01

OpenAI Gym是一个用于开发、比较和调试强化学习算法的开源工具包。 强化学习是一种机器学习方法,其中模型学习如何通过执行动作来获得最大回报。 例如,在一个模拟游戏中,模型可以学习如何操纵游戏角色来获得最高分。

Gym提供了一组标准化的模拟环境,可以用于训练强化学习模型。 这些环境包括游戏、机器人控制等应用,并提供了用于与模型交互的API。 例如,您可以使用Gym的API来重置环境、获取当前观测、执行动作等。

使用Gym的基本流程如下:

创建模拟环境:首先,您需要使用Gym的API创建一个模拟环境。 例如,您可以使用gym.make()函数创建“猫狗大战”游戏环境,如下所示:
设置种子:为了使模拟环境可重现,您可以使用env.seed()函数设置种子。 这样,每次运行模拟环境时,都会得到相同的随机数序列。 例如:

import gym
env = gym.make('Catcher-v0')
# Set the seed for reproducibility
env.seed(
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