gym.make(args.env)
时间: 2023-08-31 20:05:44 浏览: 85
这是一个用于创建 OpenAI Gym 环境的函数,它接受一个环境名称作为参数,并返回一个 Gym 环境对象,该对象可以用于训练强化学习算法。例如:
```python
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
```
这将创建一个名为 'CartPole-v0' 的 Gym 环境对象,它模拟了一个杆子在小车上平衡的任务。你可以使用这个环境对象来与你的智能体交互,并观察它在环境中的表现。
相关问题
writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)
这段代码看起来像是一个强化学习的代码段。首先,它使用了 PyTorch 中的 `SummaryWriter` 类来记录训练过程中的数据。这个类可以将训练过程中的损失函数、准确率、梯度等数据写入到 TensorBoard 中,方便我们进行可视化分析。
接下来,代码使用了 `SubprocVecEnv` 类来创建一个多进程的环境。这个类可以并行地运行多个环境,从而加速训练过程。`lambda: gym.make(args.env)` 表示创建一个 `gym` 环境的函数,`[lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]` 表示使用 `args.worker` 个进程来运行这个函数创建的环境。
然后,代码使用 `gym.make(args.env)` 创建了一个单独的环境用于评估模型的性能。`envs.seed(seed)` 和 `eval_env.seed(seed+1)` 表示设置随机种子,从而保证每次运行的结果是一致的。
最后,代码使用了 `torch.manual_seed(seed)` 和 `np.random.seed(seed)` 来设置 PyTorch 和 NumPy 的随机种子,从而保证每次运行的结果是一致的。
envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)])
这段代码是使用 OpenAI 的 Gym 库创建多进程环境,用于并行化训练强化学习模型。`args.env` 是一个命令行参数,指定了游戏或环境的名称。`args.worker` 也是一个命令行参数,指定了使用多少个进程来并行化训练。`MultiPro.SubprocVecEnv` 是一个 Gym 提供的多进程环境类,它可以将多个单进程环境打包成一个环境向量,并行化地执行每个环境中的动作和观察。在这里,我们使用了一个 lambda 表达式来创建多个单进程环境并将它们打包成一个环境向量。
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