gym中space和box和discrete
时间: 2024-01-24 19:18:32 浏览: 26
在Gym中,Space是一个抽象概念,用于表示所有可能的状态或动作的集合。其中,Box和Discrete是Space的两个具体实现。
Box表示一个连续的状态或动作空间,它由一个数组或元组表示,每个元素都有一个范围限制。例如,一个2维的Box可以表示二维平面上的所有点,其中每个维度都有一个最小值和最大值。
Discrete表示一个离散的状态或动作空间,它由一个整数范围表示。例如,一个Discrete可以表示一个控制器的不同按钮或一个游戏的不同关卡。
在使用Gym时,我们需要根据具体问题选择适当的Space。例如,如果我们想训练一个机器人在连续环境中行走,我们可以使用一个Box来表示机器人的位置和速度;如果我们想训练一个玩家打游戏,我们可以使用一个Discrete来表示不同的游戏动作。
相关问题
gym.spaces的用法
gym.spaces 是 OpenAI Gym 中的一个模块,主要用于定义和管理环境的状态空间和动作空间。
在 Gym 中,状态空间(observation space)是指环境中可观察到的状态的集合,动作空间(action space)是指智能体可以采取的动作的集合。
使用 gym.spaces 模块,你可以通过以下方式定义不同类型的状态空间和动作空间:
1. Discrete 离散空间:通过 gym.spaces.Discrete(n) 定义,n 代表动作或状态的个数,例如:
```python
import gym
from gym import spaces
# 定义一个离散动作空间,包含3个动作
action_space = spaces.Discrete(3)
```
2. Box 连续空间:通过 gym.spaces.Box(low, high, shape) 定义,low 和 high 分别代表状态或动作的最小值和最大值,shape 代表状态或动作的形状,例如:
```python
import gym
from gym import spaces
# 定义一个连续状态空间,形状为(4,)
observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,))
```
3. Tuple 空间:通过 gym.spaces.Tuple(spaces) 定义多个子空间组成的元组空间,每个子空间可以是不同类型的空间,例如:
```python
import gym
from gym import spaces
# 定义一个由离散和连续子空间组成的元组空间
observation_space = spaces.Tuple((spaces.Discrete(2), spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,))))
```
这些是 gym.spaces 模块的基本用法,你可以根据实际情况选择适合的空间类型来定义状态空间和动作空间。
用akshare获取股票数据,用gym和pytorch写出股票强化学习代码
首先,我们需要安装akshare库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install akshare
```
接着,我们可以使用以下代码获取股票数据:
```python
import akshare as ak
# 获取股票数据
stock_zh_a_spot_df = ak.stock_zh_a_spot()
```
接下来,我们需要安装gym库和pytorch库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install gym
pip install torch
```
接着,我们可以使用以下代码开始编写强化学习代码:
```python
import gym
import torch
from torch import nn
class StockEnv(gym.Env):
def __init__(self):
super().__init__()
self.stock_data = ak.stock_zh_a_spot()
self.action_space = gym.spaces.Discrete(2)
self.observation_space = gym.spaces.Box(
low=0,
high=1,
shape=(10, 1),
dtype=float
)
self.reset()
def reset(self):
self.current_step = 0
self.current_price = self.stock_data.iloc[self.current_step]['price']
self.profit = 0
self.portfolio = 1
self.done = False
return self._get_observation()
def step(self, action):
assert self.action_space.contains(action)
if action == 0:
self.portfolio = self.profit / self.current_price
self.profit = 0
elif action == 1:
self.profit = self.portfolio * self.current_price
self.portfolio = 0
self.current_step += 1
if self.current_step >= len(self.stock_data):
self.done = True
else:
self.current_price = self.stock_data.iloc[self.current_step]['price']
reward = self.profit
return self._get_observation(), reward, self.done, {}
def _get_observation(self):
observation = self.stock_data.iloc[self.current_step - 9:self.current_step + 1]
observation = observation['price'].to_numpy().reshape(-1, 1)
observation = observation / observation.max()
return observation
class QNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, 32)
self.fc2 = nn.Linear(32, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
env = StockEnv()
input_size = env.observation_space.shape[0]
output_size = env.action_space.n
q_net = QNet(input_size, output_size)
optimizer = torch.optim.Adam(q_net.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()
for episode in range(100):
state = env.reset()
done = False
while not done:
q_values = q_net(torch.FloatTensor(state))
action = q_values.argmax().item()
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
target_q_values = q_values.detach().clone()
target_q_values[action] = reward + 0.95 * q_net(torch.FloatTensor(next_state)).max().item()
loss = criterion(q_values, target_q_values)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
state = next_state
print(f'Episode {episode}, Reward: {reward}')
```
以上代码实现了一个简单的股票强化学习代码,可以根据实际情况进行修改和优化。