OpenAI Gym 入门与提高 Gym环境构建与最简单的RL agent
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Openai gym是一个用于开发和比较RL算法的工具包,与其他的数值计算库兼容,如tensorflow或者theano库。现在主要支持的是python语言,以后将支持其他语言。gym文档在https://gym.openai.com/docs。
Openai gym包含2部分:
1、gym开源库:包含一个测试问题集,每个问题成为环境(environment),可以用于自己的RL算法开发。这些环境有共享的接口,允许用户设计通用的算法。其包含了deep mind 使用的Atari游戏测试床。
2、Openai gym服务:提供一个站点和api允许用户对他们训练的算法进行性能比较。
总之,openai gym 是一个RL算法的测试床(testbed)。
在增强学习中有2个基本概念,一个是环境(environment),称为外部世界,另一个为智能体agent(写的算法)。agent发送action至environment,environment返回观察和回报。
gym的核心接口是Env,作为统一的环境接口。Env包含下面几个核心方法:
1、reset(self):重置环境的状态,返回观察。
2、step(self,action):推进一个时间步长,返回observation,reward,done,info
3、render(self,mode=’human’,close=False):重绘环境的一帧。默认模式一般比较友好,如弹出一个窗口。
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