gym 查看所有环境
时间: 2023-09-04 07:11:44 浏览: 118
要查看所有可用的Gym环境,您可以在Python中使用以下代码:
```python
import gym
envs = gym.envs.registry.all()
print([env.id for env in envs])
```
这将输出所有可用的Gym环境的ID。
相关问题
gym自定义环境
好的,我会尽力回答您的问题。要创建自定义的Gym环境,您需要遵循以下步骤:
1. 安装gym库:在创建环境之前,您需要先安装gym库。可以使用以下命令在终端中安装:
```
pip install gym
```
2. 创建环境:创建一个新的环境需要继承gym.Env类。您需要定义环境的状态空间、动作空间和状态转移函数。
3. 实现reset()和step()方法:reset()方法用于重置环境状态,而step()方法用于执行动作并返回新的状态、奖励和完成状态。
4. 注册环境:将环境注册到gym库中,以便您可以在其他程序中使用它。您可以使用以下命令将您的环境注册到gym库中:
```
gym.register('CustomEnv-v0', entry_point='custom_env:CustomEnv')
```
其中'CustomEnv-v0'是您的环境名称,entry_point是指向您的环境类的路径。
这些是创建自定义Gym环境的基本步骤。希望能对您有所帮助!
gym强化学习环境搭建
以下是使用gym库搭建强化学习环境的步骤:
1. 首先,确保已经安装了gym库。可以使用以下命令进行安装:
```shell
pip install gym
```
2. 导入gym库并创建一个强化学习环境。例如,创建一个CartPole环境:
```python
import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
```
3. 初始化环境并获取初始状态。可以使用以下代码:
```python
state = env.reset()
```
4. 执行动作并观察环境的反馈。可以使用以下代码:
```python
action = env.action_space.sample() # 随机选择一个动作
next_state, reward, done, info = env.step(action)
```
其中,`action_space.sample()`用于从动作空间中随机选择一个动作,`next_state`是下一个状态,`reward`是奖励值,`done`表示是否达到终止状态,`info`包含其他的环境信息。
5. 可以使用循环来进行多次交互,直到达到终止状态。例如:
```python
done = False
while not done:
action = env.action_space.sample()
next_state, reward, done, info = env.step(action)
```
6. 最后,可以关闭环境。使用以下代码:
```python
env.close()
```
这样就完成了使用gym库搭建强化学习环境的过程。