game = gym.make('Pong-v0')提示游戏不存在

时间: 2023-11-25 16:07:10 浏览: 133
如果您在运行 Python 代码时遇到了 "gym.error.UnregisteredEnv: No registered 'Pong-v0' environments found." 的错误提示,可能是因为您没有安装或注册名为 "Pong-v0" 的游戏环境。 您需要确保已经安装了 OpenAI Gym 库,并且已经将 "Pong-v0" 游戏环境注册到了 Gym 库中。您可以使用以下代码进行注册: ``` import gym from gym.envs.atari.atari_env import AtariEnv def register_atari_env(env_id): gym.envs.register( id=env_id, entry_point='gym.envs.atari:AtariEnv', kwargs={'game': env_id, 'obs_type': 'image', 'frameskip': 1}, max_episode_steps=100000 ) register_atari_env('Pong-v0') ``` 这段代码会将 "Pong-v0" 游戏环境注册到 Gym 库中。如果您已经注册了 "Pong-v0" 游戏环境,您可以尝试重新安装 gym 库,或者检查您的代码中是否有其他错误。
相关问题

运行env = gym.make('MsPacman-v0')报错

这个问题可能是由于你的系统中缺少依赖库或者游戏环境出现问题导致的。你可以尝试以下解决方案: 1. 确认你的系统中已经安装了 gym 和相关依赖库,如 numpy, scipy, pyglet 等。你可以通过 pip 命令来安装它们: ``` pip install gym pip install numpy pip install scipy pip install pyglet ``` 2. 确认你的系统中已经安装了 Atari 游戏环境。你可以通过以下命令来安装: ``` pip install gym[atari] ``` 3. 如果你已经安装了 Atari 游戏环境,但仍然无法运行 MsPacman-v0,那么可能是由于游戏环境文件损坏或者缺失导致的。你可以尝试重新安装 Atari 游戏环境,或者手动下载游戏环境文件并将其放置在正确的目录下。你可以在 GitHub 上找到 Atari 游戏环境的代码和游戏环境文件。 如果以上方法仍然不能解决问题,你可以尝试在 GitHub 或者 Stack Overflow 上寻求帮助。

使用env = gym.make(GAME)报错DeprecatedEnv: Environment version v0 for `Pendulum` is deprecated. Please use `Pendulum-v1` instead.

这个错误提示说你使用的Pendulum环境版本已经被弃用了,建议你使用Pendulum-v1版本。你可以尝试将代码中的`env = gym.make("Pendulum")`替换成`env = gym.make("Pendulum-v1")`,然后重新运行代码。如果还有其他类似的错误,也可以根据错误提示来进行修改。
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import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

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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