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【强化学习探索01】Win10 下gym安装

毅哥的转码之路 2023-07-28 原文

一、序言

⾸先， gym 是 OpenAI 开发的通⽤强化学习算法测试平台， 背后有⼤神 Pieter Abbeel、 Sergey Levine 等⼈率领的强⼤团队的⽀持。其次， 学会了gym的基本应⽤， 可以⾃⼰学习使⽤OpenAI的其他开源强化学习软件， 如universe、 roboschool 和baselines等。再次， gym本⾝集成了很多仿真环境， 如经典控制中的⻋摆环境，⼩⻋爬⼭环境、 雅达利游戏、 棋盘环境等。 利⽤这些写好的环境， 可以学习强化学习算法的基本原理。 另外， gym是⽤Python语⾔写的， 可以和深度
学习的开源软件如TensorFlow等⽆缝衔接。
 

需要工具：anaconda+pycharm

anaconda与pycharm安装：可以参考这篇文章

接下来正式讲解gym安装

二、安装gym

  1. 在安装好pycharm与anaconda后，打开cmd运行窗口，可以右键，点运行

     

  2. 设置anaconda环境变量：anaconda的路径和anaconda\Scripts的路径，如图点击编辑

     

  3. cmd中查看python版本: Python3.7.3

     

  4.  打开annconda prompt

     

  5. 在anaconda prompt中输入conda create -n python385 python=3.7.3指令创建anaconda中的python环境

  6. 在anaconda prompt中输入conda create -n gym python=3.7.3指令创建gym环境

  7. 在anaconda prompt中输入 conda activate gym激活gym环境，成功标志：命令行前出现（gym）

  8. 在anaconda prompt中输入conda install pandas安装pandas，如果这里报错出现CondaHTTPError问题，可以看看这篇文章（点击此处）

  9. 在anaconda prompt中输入conda install tensorflow安装tensorflow

  10. 在anaconda prompt中输入pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  11. 在anaconda prompt中输入python -m pip install --upgrade pip

  12. 在anaconda prompt中输入pip --default-timeout=100 install gym -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装gym库

  13. 在pycharm中运行例子代码

    import gym
 
def main():
    env = gym.make('CartPole-v0')
    for i_episode in range(20):
        observation = env.reset()
        for t in range(100):
            env.render()
            print(observation)
            action = env.action_space.sample()
            observation, reward, done, info = env.step(action)
            if done:
                print("Episode finished after {} timesteps".format(t + 1))
                break
 
 
if __name__ == "__main__":
main()

    不会用pycharm建项目可以看看这篇文章，

  14. 如果运行程序后显示找不到pygame、gym，在file中点击settings点击图中加号位置

     

    搜索gym点击install package，同理pygame也是如此搜索添加

  15.  如果运行后出现下图即为运行成功，那么恭喜你已经学会安装gym并且可以运行它了！ 

Wingymxff0cxffanacondapython人工智能pygame

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