Advertisement

gym-0.12.0各环境版本

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Gym-0.12.0是一款广泛用于开发和比较强化学习算法的软件工具包,提供多样化的环境支持,适用于不同需求的实验设置。 这个简介虽然没有具体到各个环境版本的不同之处,但可以作为一个通用介绍。如果需要更详细的描述各环境版本之间的差异,请提供更多具体内容或要求。 gym-0.12.0包含800多个环境,比预期的要多得多。python-gym-0.12.0也是一样。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • gym-0.12.0
    优质
    Gym-0.12.0是一款广泛用于开发和比较强化学习算法的软件工具包,提供多样化的环境支持,适用于不同需求的实验设置。 这个简介虽然没有具体到各个环境版本的不同之处,但可以作为一个通用介绍。如果需要更详细的描述各环境版本之间的差异,请提供更多具体内容或要求。 gym-0.12.0包含800多个环境,比预期的要多得多。python-gym-0.12.0也是一样。
  • Isaac Gym安装包
    优质
    Isaac Gym环境安装包为用户提供了一套完整的开发工具和虚拟仿真平台,适用于机器人技术、深度学习及强化学习研究。 Isaac Gym环境安装包
  • Flappy-Bird-Gym: 适用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym
    优质
    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境,专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台,用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略,推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数: - 鸟的y位置; - 鸟的垂直速度; - 到下一个管道的水平距离; - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本,该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ,只需运行以下命令: ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境,如下示例代码所示: ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
  • A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym中的测试结果
    优质
    简介:本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法,并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证,展示了该模型的有效性和优越性。 使用长期短期记忆网络(A3C-LSTM)的异步优势参与者关键算法实现的重要说明:此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型,请参考Arthur的相关论文。 该训练仅适用于小批量大于30的情况,这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程,并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True,可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。 这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意,在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径!
  • 串口示波器SerialPlot0.12.0
    优质
    串口示波器SerialPlot是一款用于实时监测和分析来自串行端口数据的软件工具,最新版0.12.0提供了更稳定的性能及用户界面优化。 该产品支持各种波特率,并能同时显示多通道数据。它兼容多种通信协议,包括ASCII、二进制格式,还可以自定义通信帧格式。此外,还具备数据导出、截图以及串口数据发送与等待等功能,能够满足工程师的各种需求。这是一款非常实用的工具。
  • 在Linux下为Python安装第三方库
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux系统中为不同版本的Python安装所需的第三方库,帮助开发者轻松配置开发环境。 在Linux操作系统中,由于Python 2.x和Python 3.x并存的情况十分常见,因此为不同版本的Python安装第三方库是一项常见的需求。本段落将介绍如何在Linux环境下分别针对Python 2.x和Python 3.x安装所需模块。 背景情况是,在许多Linux发行版中,默认情况下系统可能只预装了Python 2.x版本,但用户也可能需要使用到Python 3.x。在这种情形下,通过常规的包管理器如`apt-get`或`yum`所安装的第三方库可能会默认连接至Python 2.x环境,导致在尝试从Python 3.x环境中调用这些库时出现问题。 为了解决这个问题,我们需要对不同的Python版本使用相应的管理和安装工具。以下是一套适用于Kubuntu 15.04(以及其他基于Debian系统)的操作方法: 1. **安装Python 3.x的配套工具**:首先确认你的Linux发行版中已经安装了Python 3.x版本。如果没有,请通过`sudo apt-get install python3`来完成此操作。接下来,你需要安装`python3-setuptools`,这是一个专为Python 3.x设计的打包工具,并包含适合于该版本的`easy_install`命令行工具。运行以下指令: ``` sudo apt-get install python3-setuptools ``` 2. **配置pip3**:为了能够使用一个方便的方式来安装和管理第三方库,我们需要在系统中设置`pip3`(Python 3.x对应的包管理器)。通过执行下面的命令来利用已有的工具自动完成此步骤: ``` sudo easy_install3 pip ``` 3. **开始安装所需的库**:现在你已经准备好使用`pip3`为你的Python 3.x环境添加新的第三方库了。例如,如果你想安装一个名为`pyserial`的库,请运行以下命令: ``` sudo pip3 install pyserial ``` 请将上述示例中的“pyserial”替换为你需要的具体库名。 这样操作后,你就能确保所安装的所有Python 3.x相关库都被放置在正确的环境中。当尝试从Python 3.x环境导入这些库时,应当不会遇到任何问题。 值得一提的是,在为Python 2.x版本的项目添加所需第三方模块时,你可以直接使用`pip`命令(默认情况下与Python 2.x关联)。例如: ``` sudo pip install pyserial ``` 在处理多版本Python共存的情况中了解如何正确安装每个环境所需的库是非常重要的。按照上述步骤操作可以避免不同版本的冲突,并确保各个环境中都能访问到适当的模块。同时,定期更新你的库以获取最新的功能和安全补丁也是个好习惯。使用虚拟环境(如venv或virtualenv)同样是一个不错的做法,它可以帮助你隔离项目之间的依赖关系,从而减少潜在的问题发生几率。
  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo,适用于强化学习研究平台
    优质
    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包,它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境,为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本,旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用,以支持开放研究。 目前,OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而,对于一些具有挑战性的连续控制环境来说,它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎,并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究,尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境,从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性,已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外,每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
  • Gym-USV:无人水面航行器的OpenAI训练
    优质
    Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台,旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境,支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。 在健身房环境中进行USV(无人水面车辆)导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下: ``` pip install -e . ``` 关于参考文献: 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda,“无人水面车辆的建模,识别和控制”,发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多,“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”,发表于全球海洋2020会议。
  • JDK 1.8 :1.8.0_131
    优质
    本环境基于Java开发工具包(JDK)1.8版本,具体构建号为1.8.0_131,适用于进行Java应用程序的编译与运行。 Java开发工具包(Java Development Kit,简称JDK)是进行Java编程的核心组件之一,它提供了编译、调试以及运行程序所需的所有工具。Oracle公司发布的JDK 1.8版本(具体版本号为1.8.0_131),作为Java SE平台的重要更新,在Java 8系列中具有广泛的使用和影响力。该版本引入了许多新特性和改进,显著提升了开发者的效率及代码性能。 首先,JDK 1.8最引人注目的特性之一是lambda表达式的加入。这一功能简化了匿名函数的处理方式,并使得编写简洁、可读性强的代码成为可能,特别是在集合和事件处理方面尤为明显。例如,在使用流(Stream API)时,可以通过lambda来声明函数式接口的具体实现。 其次,JDK 1.8引入了全新的Stream API,它支持并行操作以提高大数据集处理效率。通过链式调用如`map()`、`filter()`和`reduce()`等方法,开发者能够写出既优雅又高效的代码。 此外,除了lambda表达式外,JDK 1.8还允许直接引用一个方法或构造器作为函数式接口的实现方式,这减少了冗余代码并提高了可读性。同时,在日期时间处理方面也做出了重大改进:引入了全新的Date和Time API(位于`java.time`包下),包括如`LocalDate`, `LocalTime`, 和 `LocalDateTime`等类,提供了更加灵活强大的功能。 另外,“Optional”的出现减少了空指针异常的发生几率,并且提高了代码健壮性。通过明确表示一个值是否存在,避免了隐含的空值检查。同时,在接口中可以定义带有默认实现的方法,默认方法增强了向后兼容性而不会破坏旧有的实现方式。 JDK 1.8还引入了一个内置Nashorn JavaScript引擎,允许Java代码与JavaScript代码进行交互,为混合编程提供了便利。此外,对`ForkJoinPool`和`CompletableFuture`的优化提高了并行任务执行效率,并且新的编译器优化提升了运行时性能。 最后,在类型推断方面也得到了增强:在使用泛型和lambda表达式时可以减少显式的类型声明,使得代码更加简洁易读。为了充分利用JDK 1.8的新特性,用户需要下载安装包并正确配置环境变量如`JAVA_HOME`, `PATH` 和 `CLASSPATH`等以确保系统能够识别Java命令。 通过以上改进和新功能的引入,开发者可以享受更高效的编程体验以及更高的代码质量。
  • 强化学习Baseline项目:在Gym中玩Atari游戏
    优质
    本项目运用强化学习技术,专注于开发和测试各种算法在经典Atari游戏中达到高分的能力。通过OpenAI Gym环境,我们探索并实现多种Baseline模型,以期优化智能体的表现。 在gym环境中集成的Atari游戏可用于DQN训练,但操作不够方便。因此,在baseline中专门对gym环境进行了重写以更好地适应DQN的训练需求。从源码可以看出,只需重写两个函数:`reset()`和`step()`;由于没有重写`render()`函数,所以画面未被显示出来。 1. `NoopResetEnv()` 函数的功能是,在前30帧中不做任何操作以跳过初始状态。这有助于增加初始画面的随机性,避免陷入过拟合。 ```python class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): super(NoopResetEnv, self).__init__(env) # 初始化代码省略 ``` 这段初始化代码中,`super()`函数用于调用父类的构造方法,并设置最大空操作帧数为30。实际实现细节可以根据具体需求进行调整。