MPE环境安装-强化学习的小demo

这里写自定义目录标题

  • MPE的前世今生
  • MPE安装
    • 准备工作
    • 环境配置
    • 开始安装
    • 测试
  • 关于如何将你的虚拟环境和pycharm统一

MPE的前世今生

MPE(Multi-Agent Particle Environment)是由 OpenAI 开源的一款多智能体强化学习实验平台,以 OpenAI 的 gym 为基础,使用 Python 编写而成。它创造了一个简单的多智能体粒子世界,粒子们可以进行连续的观察和离散的动作。

MPE安装

准备工作

  • 在GitHub网站下载MPE的安装包:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs.git
  • 在你的文件夹下可以建立一个关于MPE的文件夹,这样便于管理。

环境配置

  • 可以利用anconda创建一个MPE的虚拟环境,(当然,也可以不用),这样方便管理Python以及一些安装包的版本,在这里,Python==3.6
  • gym==0.10.5

开始安装

  • 可以在命令行,cd到你创建的MPE文件夹下,直接通过命令行进行安装包的下载:git clone https://ghproxy.com/https://github.com/openai/multiagent-particle-envs.git有https://ghproxy.com镜像会下载的更快。
    当然也可以直接将安装包下载到你创建的文件夹下
  • cd multiagent-particle-envs/ 进入MPE的安装包,pip install -e .就可以进行安装啦!

测试

可以利用你熟悉的IDE进行测试。这里我用的是pycharm。
编写测试代码(当然,你可以选择任意一个你想测试的小demo)

import make_env

env=make_env.make_env('simple_push')
for _ in range(100):
    env.render()
env.close()

结果就是这样啦!
MPE环境安装-强化学习的小demo_第1张图片

关于如何将你的虚拟环境和pycharm统一

在setting中,选择Project,Python interpreter,选择你之前创建的conda虚拟环境,像下图这样就好啦!
MPE环境安装-强化学习的小demo_第2张图片

你可能感兴趣的:(技能学习中,python,pycharm,git)