Jadual Kandungan
Apakah gim dan konsep terasnya
Cara memasang dan menggunakan gimnasium
Soalan dan nota yang sering ditanya
Cara Belajar Lebih Lanjut
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym

Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym

Jul 30, 2025 am 03:50 AM

Gym adalah perpustakaan persekitaran pembelajaran tetulang yang disediakan oleh OpenAI, dan fungsi terasnya adalah untuk menyediakan antara muka persekitaran standard. Konsep terasnya termasuk persekitaran (seperti Cartpole), Reset (), Langkah (Tindakan), Render (), Action_Space, dan Observation_space. Perintah pemasangan adalah Pip Install Gym. Jika anda memerlukan permainan Atari, anda perlu menambah Pip Install Gym [Atari]. Proses penggunaan termasuk mewujudkan persekitaran, memulakan keadaan, melengkapkan tindakan dan mengemas kini keadaan. Nota termasuk keserasian versi, pemilihan mod rendering dan penutupan persekitaran. Adalah disyorkan bahawa pemula bermula dengan persekitaran yang mudah dan menggabungkannya dengan kerangka seperti Baselines3 yang stabil untuk mengetahui lebih lanjut.

Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym

Jika anda baru untuk belajar tetulang dan ingin mengamalkannya di Python, maka Gym pastinya alat yang tidak dapat anda elakkan. Ia adalah perpustakaan sumber terbuka yang dibangunkan oleh OpenAI, yang digunakan secara khusus untuk menguji dan membangunkan algoritma pembelajaran tetulang. Ringkasnya, ia menyediakan satu set standard antara muka alam sekitar, yang membolehkan anda memberi tumpuan kepada algoritma itu sendiri dan bukannya butiran pembinaan persekitaran.

Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym

Apakah gim dan konsep terasnya

Inti gim adalah "persekitaran", seperti Cartpole Klasik, Mountaincar, Atari Games, dan lain -lain. Setiap persekitaran mempunyai beberapa komponen asas:

  • reset() : Tetapkan semula persekitaran dan kembali ke keadaan awal
  • step(action) : Melaksanakan tindakan untuk mengembalikan status seterusnya, ganjaran, sama ada untuk berakhir, dll.
  • render() : gambarkan keadaan persekitaran semasa
  • action_space DAN observation_space : Beritahu anda struktur tindakan dan negeri

Anda boleh memahaminya sebagai enjin permainan, anda mengawal pemain (ejen), dan Gym menyediakan adegan dan peraturan permainan.

Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym

Cara memasang dan menggunakan gimnasium

Pemasangan sangat mudah, hanya satu baris arahan yang diperlukan:

 Pip pemasangan gim

Sekiranya anda ingin bermain permainan Atari, anda memerlukan pemasangan tambahan:

Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym
 Pip Install Gym [Atari]

Ia juga sangat intuitif untuk digunakan. Mengambil persekitaran kartpole sebagai contoh, proses asas adalah seperti berikut:

 Import Gym

env = gym.make ('cartpole-v1') # Buat pemerhatian persekitaran = env.reset () # Inisialisasi keadaan untuk _ dalam julat (1000):
    env.render () # Tindakan skrin paparan = env.action_space.sample () # secara rawak pilih Pemerhatian Tindakan, Ganjaran, Selesai, Info = Env.Step (Action) # Jalankan Tindakan Jika dilakukan:
        pemerhatian = env.reset ()

env.close ()

Kod ini menunjukkan cara menjalankan ejen dasar rawak. Walaupun tiada algoritma pembelajaran digunakan, ini adalah titik permulaan untuk semua projek pembelajaran tetulang.


Soalan dan nota yang sering ditanya

Apabila menggunakan gim, terdapat beberapa tempat yang mudah terjebak di dalam lubang:

  • Masalah versi : Gim telah membuat banyak pelarasan struktur selepas v0.26, dan beberapa kod lama mungkin tidak serasi. Jika anda mempunyai masalah yang pelik, periksa versi terlebih dahulu.
  • Isu Rendering : Kesilapan rendering mungkin berlaku di sesetengah persekitaran, terutamanya di pelayan jauh atau buku nota jupyter. Anda boleh cuba menggunakan mode='rgb_array' untuk mendapatkan data imej.
  • Alam Sekitar Tutup : Ingatlah untuk memanggil env.close() pada akhirnya, jika tidak, ia mungkin tersekat atau menduduki sumber.

Jika anda seorang pemula, disyorkan untuk memulakan dengan persekitaran yang mudah seperti Cartpole atau Lunarlander, mula -mula menjalankan proses, dan kemudian secara beransur -ansur mencuba tugas yang lebih kompleks.


Cara Belajar Lebih Lanjut

Gym sendiri tidak menyediakan algoritma pembelajaran tetulang, tetapi ia bekerjasama dengan banyak kerangka RL, seperti baselines3, RLLIB, dan lain -lain. Anda boleh menggunakan gim terlebih dahulu untuk membiasakan diri dengan kaedah interaksi alam sekitar, dan kemudian menggabungkan perpustakaan ini untuk mencapai latihan.

Di samping itu, dokumentasi rasmi Gym dan kod sampel ditulis dengan baik, jadi anda boleh membacanya lebih lanjut apabila menghadapi masalah. Terdapat juga banyak projek pengenalan berasaskan gim di GitHub, dan ia akan membantu mengamalkan tangan anda.


Pada dasarnya itu sahaja. Gim tidak rumit untuk digunakan, tetapi banyak butiran mudah diabaikan, terutamanya dari segi versi dan konfigurasi persekitaran. Cuba beberapa kali, dan selepas mengenali itu, ia akan menjadi penolong yang baik untuk anda belajar dan bereksperimen dengan algoritma RL.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan Pembelajaran Penguatkuasaan dengan Python Gym. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Terangkan penjana python dan iterators. Terangkan penjana python dan iterators. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Argumen dan Parameter Fungsi Python Argumen dan Parameter Fungsi Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Bagaimana menggabungkan dua senarai di Python? Bagaimana menggabungkan dua senarai di Python? Jun 30, 2025 am 02:04 AM

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan dua senarai, dan memilih cara yang betul dapat meningkatkan kecekapan. 1. Gunakan nombor splicing untuk menghasilkan senarai baru, seperti List1 List2; 2. Penggunaan = untuk mengubah suai senarai asal, seperti list1 = list2; 3. Gunakan kaedah untuk beroperasi pada senarai asal, seperti list1.extend (list2); 4. Gunakan nombor untuk membongkar dan menggabungkan (python3.5), seperti [list1,*list2], yang menyokong kombinasi fleksibel dari pelbagai senarai atau menambah elemen. Kaedah yang berbeza sesuai untuk senario yang berbeza, dan anda perlu memilih berdasarkan sama ada untuk mengubah suai senarai asal dan versi Python.

Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

See all articles