gym.step返回的参数是什么意思

时间: 2023-04-12 21:01:33 浏览: 168
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GYM-PROJECT.rar_gym_gym\.project_project management

C知道回答：gym.step返回的参数是一个四元组，包含四个元素：状态、奖励、是否终止、额外信息。其中状态是智能体在环境中的当前状态，奖励是智能体在执行动作后获得的奖励，是否终止表示当前状态是否为终止状态，额外信息是环境返回的任何其他信息。
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lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释，并将其在段落中的作用注释出来

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要求在Windows系统中用stable_baselines3中的ppo算法结合gym_super_mario_bros玩超级马里奥的代码，代码要完整一些，代码中要有注释和讲解，代码要有超参数，不使用类函数写，能够调用GPU训练，在训练过程中要有游戏画面显示出来随时，不用类函数写任何代码的同时确保有超参数参和奖励函数，每个超参数后面要有注释，训练过程中要出现游戏画面

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3. **执行动作**：根据策略选择一个动作，然后调用env.step(action)，环境会返回新的状态、奖励以及是否达到终止条件的信息。 4. **设置参数**：有些环境允许自定义参数，例如env.configure(param1=value1, ...

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