为了geng优良地搞懂和用有力化学和改进策略。

一、 Gym简介

Gym是一个开源库，为有力化学给了标准化的周围和工具。它由，旨在简化有力化学的研究研究和开发过程。

二、 Gym安装指南

在安装Gym之前，需要确保Python周围Yi搭建，并安装以下依赖包： - NumPy - OpenCV - Matplotlib - Pyglet

安装Gym的命令如下： bash pip install gym 或者用conda安装： bash conda install -c conda-forge gym

三、Gym用指南

1. 创建周围

Gym给了许多种经典周围，如CartPole、MountainCar和Pendulum等。创建周围的方式如下： python import gym env = gym.make

2. 运行周围

• 用reset函数沉置周围，将周围恢复到初始状态。
• 用render函数Nengkan得出来周围界面。

3. 自定义周围

Neng通过继承gym.Env类来自定义周围，并实现reset和step等函数。

4. 有力化学算法

Neng用Q-Learning、Deep Q-Network 等算法来训练智Neng体。

env = gym.make nstates = 200 # 虚假设状态地方巨大细小为200 itermax = 1000 # Zui巨大迭代次数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 0.1 # 探索概率 alpha = 0.1 # 学率

def obstostate: # 将kankan值转换为状态索引 # ...

Q = np.zeros) # Q值矩阵

for i in range: obs = env.reset s = obstostate done = False

while not done:
    if np.random.uniform <epsilon:
        a = env.action_space.sample
    else:
        a = np.argmax
    obs, reward, done, _ = env.step
    next_s = obs_to_state
    td_target = reward + gamma * np.max
    td_error = td_target - Q
    Q += alpha * td_error
    s = next_s

print

5. 机器人控制周围

Gym支持许多种机器人控制任务，如Fetch和ShadowHand等。创建机器人控制周围的方式如下： python import gym env = gym.make

Gym为有力化学给了丰有钱的材料和工具，Neng帮开发者飞迅速上手和试试。。