【GYM】第17页

0基础创建自定义gym环境-以股票市场为例

本文翻译自AdamKing于4.10发表的《Createcustomgymenvironmentsfromscratch—Astockmarketexample》，英文好的建议看原文。

quantLearner·2022-11-30 13:21

零基础创建自定义gym环境——以股票市场为例

零基础创建自定义gym环境——以股票市场为例翻译自medium上的一篇文章Createcustomgymenvironmentsfromscratch—Astockmarketexample，作者是adamkingCSDN

sumilkk·2022-11-30 13:18

AI Max容器中创建Stable Baselines3环境

安装GymAtari环境pipinstallale-pypipinstallpygl

時間吃掉生命·2022-11-30 13:47

强化学习实战——Motion Imitation环境配置+所遇问题（win10）

GitHub代码注意：本篇环境配置是基于上一篇强化学习实战——OpenAIGym环境配置+实战演示（win10）环境的延续！！！

李卓璐·2022-11-30 10:38

强化学习实战——OpenAI Gym环境配置+实战演示（win10）

一、OpenAIGym环境配置1、创建虚拟环境condacreate--namezyj(环境名)python==3.7condaactivatezyj2、下载依赖包参考材料#可以直接pip下载的包：pipinstallffmpegpipinstallpyvirtualdisplaypipinstallimportlib-metadata

李卓璐·2022-11-30 10:38

Gym学习（1）基本的环境搭建与参数含义

1.Gym是什么我们为什么要用gym呢？因为gym中封装了很多强化学习的环境，我们在入门或者研究DRL时可以轻视调用gym中写好的环境，帮助我们快速完成任务。

小帅吖·2022-11-30 02:56

PaddleOCR问题汇总(2)

PaddleOCR问题汇总Q3.1.64:configyml文件中的ratio_list参数的作用是什么？

机器视觉001·2022-11-29 21:11

强化学习 DQN Pytorch

1.游戏环境采用gym中的实例CartPole-v0环境，环境简介如下2.强化学习伪代码（1）原文DQN的基本思想最开始在如下文章内提出文中DQN的伪代码如下（2）原文中提出的DQN步骤：1.初始化定义经验池的大小和形状

Angel濠梁之上·2022-11-29 18:02

python调用DLL/EXE文件截屏的比较

一、对比如下1.txgymailcamera.dll,文件大小：256K,界面友好，无放大镜。2.

woho778899·2022-11-28 18:06

alpha-beta剪枝算法_组合游戏系列5: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战

在本篇中，我们在已有的N子棋OpenAIGym环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGoZero算法。

weixin_39588445·2022-11-28 10:28

Deep Mind 团队论文Playing Atari with Deep Reinforcement Learning复现

Atari环境配置目前gym中已经移除了Atari环境，需要自己下载配置。这里会遇到一些报错，都是由于缺少一些相关的包或者dll。百度搜索报的错都能够找到

河北一帆·2022-11-27 19:34

Python实现自动驾驶

一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。

程序员枸杞.·2022-11-27 14:12

Ubuntu 18.04 安装 mujoco, mujoco_py 和 gym

Ubuntu18.04安装mujoco,mujoco_py和gym一、安装mujoco下载license：License（现在license开源可直接下载Activationkey）官网下载mujoco200linux

lx-summer·2022-11-27 11:11

基于halcon的直线查找之卡尺

这里分享卡尺方法，拟合请移步：直线拟合直线卡尺首先把整体思路列出来：①CreateMetrologyModel创建一个测量句柄；②AddMetrologyObjectLineMeasure添加一个线“Line

FalconSight·2022-11-27 09:34

halcon测量

winxp-pic·2022-11-27 09:04

RL gym 环境（3）—— 环境向量化（批量训练）

本文介绍如何在gym套件中训练向量化的环境，所谓“向量化”，可以理解为把所有环境的observation、action、reward、info等所有信息都合在一起，拼成一个“环境向量”，从而把多个独立环境的训练过程组织在一起

云端FFF·2022-11-26 14:28

深度强化学习+金融投资的应用入门

所以我们单独实现强化学习的gym即可。01金融强化学习的环境一个强化学习的环境要定义四个东西：状态空间，动作空间，rew

AI量化投资实验室·2022-11-26 12:55

Python代码：微网-预测+调度（多种预测算法以及强化学习调度算法）

Python代码：微网-预测+调度（多种预测算法以及强化学习调度算法）关键词：光伏负荷预测强化学习LSTM优化调度微网模型预测控制参考文档：《EnergyManagement&EconomicEvaluationofGrid-ConnectedMicrogridOperation

「已注销」·2022-11-25 21:58

深度强化学习之gym扫地机器人环境的搭建(持续更新算法，附源码，python实现）

想要源码可以点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱本次利用gym搭建一个扫地机器人环境，描述如下：在一个5×5的扫地机器人环境中，有一个垃圾和一个充电桩，到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾，并结束游戏。

showswoller·2022-11-25 17:57

强化学习开发环境搭建与入门实验——CliffWalking与CartPole

文章目录前言环境配置创建Conda环境安装Torch安装其他依赖gym版本替换（重点）检验服务器特殊配置虚拟渲染原理不同来源环境的不同Xvfb插件表格型方法CliffWalking程序框架设计环境智能体

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-25 12:53

safety-gym环境搭建

Anaconda安装1、去官网下载exe，安装，完成2、设置环境变量：3、测试conda：4、测试conda自带的python：可以看到有python，上图还说，该python是一个conda环境的解释器，需要激活该环境才能完全使用所有的库，接着看官网：可以看出，其实说的就是base环境；5、激活base环境：激活成功；开启（激活）和关闭环境：6、查看anaconda安装其他包的镜像源以及修改镜像

qq_34182622·2022-11-25 11:32

Isaac-gym(8):Tensor API

1.模拟设置tensorAPI旨在在创建所有环境和角色之后，在模拟期间使用。要设置模拟，可以使用“创建模拟”中描述的“经典”API。要使用张量API，需要注意一些额外的细节。张量API当前仅适用于PhysX，因此在创建模拟时必须使用SIM_PhysX。要使用GPU张量，**必须在用于创建模拟的SimParams中将use_GPU_pipeline标志设置为True。**此外，您还应配置PhysX以

hongliyu_lvliyu·2022-11-25 06:18

11.23 finrl 学习总结

1、env(gym.env)创建一个gym.env为父类的金融环境2、DRLAgent()创建一个类用于导入stable_baselines3里面的强化学习模型如(A2C,SAC..等等)3、model.learn

python@king·2022-11-24 19:52

PID控制在自动驾驶中的应用举例（二）航向控制

frommatplotlibimportpyplotaspltfromcollectionsimportdequeimportnumpyasnpimportgymimporthighway_env%matplotlibinlineenv

Veronica1312·2022-11-24 15:46

基于DQN与gym的小车爬坡训练

下的环境搭建3.其他依赖包二、环境学习1.观测2.行为3.物理交互4.奖励5.小车初始状态6.终止条件GPU加速模型保存读取模型调参大法奖励的自定义总结前言强化学习智能体：DQN（基于pytorch）环境：gym

维维维维维维·2022-11-24 15:14

嗯哼？Python实现自动驾驶

type=blog一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。

普通网友·2022-11-24 15:13

鸡哥的 AI 驾驶（Gym - 103186H）

题鸡哥最近正在制作一款游戏《狭道赛车手X》，他为游戏中的车辆编写了一个自动驾驶AI,使得游戏中的车辆的车辆能够在将要撞到别的车辆时自动绕过对方，且不需要减速。然而游戏上线后鸡哥突然发现代码中存在一个bug,会让不同型号的车辆相遇时发生事故(追尾或者相撞)!鸡哥希望能在玩家发现这个bug前推出一个《1.22热修复补丁》，否则游戏的评分就会非常难看。在他开始编写代码前，鸡哥想要知道玩家还要多久才能发现

空待待啊·2022-11-24 15:42

Coding and Paper Letter（六十七）

Python，OpenAIGym，Tensorflow。练习和解决方案。rei

chengman0008·2022-11-24 05:57

Ubuntu安装及配置OpenCV3.2.0

环境：Ubuntu16.04安装：OpenCV3.2.01.使用conda安装OpenCV，在终端下输入以下指令：sourceactivategymlabcondainstall-cmenpoopencv3

NeverMoreH·2022-11-23 21:36

MPE环境安装-强化学习的小demo

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-AgentParticleEnvironment）是由OpenAI开源的一款多智能体强化学习实验平台，以OpenAI的gym

大鱼治不了水·2022-11-23 19:51

【强化学习】在Pong环境下实现策略梯度

代码展示：importnumpyasnpimportgymimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#Pongenvenv=gym.make("Pong-v0

danyow-4·2022-11-23 14:02

Ubuntu18.04搭建深度强化学习环境(Mujoco200 , gym)

自己记录一下DRL的环境搭建,花了一下午,不过还是基本搭建完成了.博主使用的是Ubuntu18.04+Anaconda3+cuda10.1+python3.7+tensorflow2.11.配置Mujoco-py环境和文件mujoco200的安装需要去官网申请激活码MuJoCo(Multi-JointdynamicswithContact)是一个模拟机器人，生物力学，图形和动画等领域的物理引擎。用

零壹博弈·2022-11-23 12:57

强化学习入门——Win10+Anaconda+Gym环境配置

下载AnacondaAnaconda主要是用来创建独立的Python开发运行环境。如果你使用的主要的python版本能在下表中找到，那安装对应的anaconda当然更好如果你只是临时想用某个版本的python，或找不到对应版本，你大可以直接安装最新的anaconda，然后用condacreate来创建虚拟环境即可，不用非得找到对应的anaconda来装。最佳的策略是你的机器上只保留一个anacon

大浪淘沙啊·2022-11-23 12:18

[强化学习实战]策略梯度方法(policy gradient)-python车杆平衡实战

策略梯度方法-python车杆平衡实战案例分析同策策略梯度算法求解最优策略异策策略梯度算法求解最优策略对比结论代码链接案例分析本文考虑Gym库里的车杆平衡问题（CartPole-v0）。

如果我变成回忆l·2022-11-23 08:25

【强化学习】Policy Gradients代码注释版本

importgym#importtensorflowastfimportnumpyasnp#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactor折扣因子LEARNING_RATE

小柴柴是也·2022-11-23 08:25

强化学习DQN实践——CartPole-v0完整代码分析+详细注释

介绍使用PyTorch从OpenAIGym中的CartPole-v0任务上训练一个DeepQLearningAgent必须在两个动作之间做出决定-向左或向右移动推车-以使连接到它的杆保持直立。

YTIANYE·2022-11-23 08:54

pytorch+从代码详细理解强化学习PolicyGradient

importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportcollectionsimportrandomfromtorchimportoptimclassPolicyGradient

洗花染白云·2022-11-23 08:54

CartPole-v1 50行python实现

之前在优达学过一小段时间的机器学习，感觉挺有意思，最近又看到了gym，想动手再尝试一把。CartPole-v1是gym中比较经(j

pysnow530·2022-11-23 08:24

关于gym的 CartPole-v1 ，详细的环境代码

None): defstep(self,action):defreset(self):defrender(self,mode='humn'):defclose(self):importmathimportgymfromgymimportspaces

Youyali_·2022-11-23 08:24

运行gym库动画窗口渲染不出来

代码如下：importgymenv=gym.make("CartPole-v1")env.reset()for_inrange(100):env.render()action=env.action_space.sample

流萤点火·2022-11-23 05:54

Dueling DQN论文笔记

DuelingDQN论文笔记AbstractBackgroundTechnologyModelArchitectureSummary参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p

微笑~你好·2022-11-23 05:07

安装虚拟机之后怎么配置虚拟环境、深度学习、深度强化学习环境安装

学习环境的配置1、得知系统所自带python版本：3.8.102、安装pip3、matplotlib、numpy、sklearn清华镜像源3、安装SimHei4、安装Pytorch5、安装强化学习所需要的库/模块Gym

深度不睡觉·2022-11-23 01:33

强化学习--实验一倒立摆

强化学习强化学习--实验一倒立摆强化学习一、安装库二、实验代码及解释一、安装库首先需要安装pygame与gym，直接在命令窗口中运行如下指令即可pipinstallpygamepipinstallgym

无盐薯片·2022-11-22 09:29

使用DQN问题整理

一、原始github地址https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow二、安装环境-python3.7.13-gym0.15.7-tqdm4.61.2-tensorflow1.15.0

Rory602·2022-11-22 08:15

11.18 finrl class StockTradingEnv(gym.Env): 类详解

1、首先看一下类的结构2、主要看step，_sell_stock，_buy_stock，_initiate_state，_update_sate这几个函数3、step是更新returnself.state,self.reward,self.terminal,{}4、通过查看_sell_stock和_buy_stock发现这个策略是不做空的只做多5、_initiate_state查看这个函数发现初始

python@king·2022-11-22 01:11

11.16 gym类的应用

importgymenv=gym.make('CartPole-v0')forepisodeinrange(20):observation=env.reset()#环境重置fortimestepinrange

python@king·2022-11-22 01:40

10.26 创建用于训练的盈透enviroment类，

1、这个IbEnv模仿OpenAIGym把金融历史数据编写成类似游戏的模块2、基本概念强化学习中需要定义（1）观察空间classobservation_space()（2）动作空间classaction_space

python@king·2022-11-22 01:09

linux/mac 安装 gym

linux/mac安装gympip安装首先需要保证python版本是3.7及以上，否则可能会出问题。

章光辉·2022-11-22 01:28

codeforces gym 103069:Namomo Subsequence

ANamomoSubsequence具体题目见上述链接题目大意一个长度为NNN的字符串SSS。统计SSS有多少个满足以下条件的子序列-长度为6,第三个字符和第五个字符相同，第四个和第六个字符相同，且剩下的都不相同。具体的说，就是满足ABCDCD形式的子序列，其中A、B、C、D均代表互不相同的字符。题解通过直接匹配的方法来计数，显然无法满足题目要求。因为我们需要枚举所有的ABCD（A、B、C、D均代

アｲラ·2022-11-21 23:42

DQN网络代码调用env.reset()后存储观测信息报错问题ValueError: setting an array element with a sequence.解决处理

在强化学习DQN网络代码实现过程中，针对gym环境中的LunarLander-v2模拟游戏进行学习任务。

Vulcan_Q·2022-11-21 20:57

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