OpenAI Gym是一个开源的Python库,旨在为强化学习算法提供各种博弈和机器人控制等环境,支持在这些环境中进行训练和评估。 它由一组接口和环境组成,用于测试和比较强化学习算法的性能。 在本文中,我们将讨论如何在Ubuntu操作系统上安装OpenAI Gym。
步骤1:安装Anaconda
首先,需要安装Anaconda(一个Python发行版),以便我们可以更方便地管理Python环境和依赖项。 可以从Anaconda官网下载并安装Anaconda,链接为https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
安装完成后,在终端中运行以下命令,以确保安装成功:
```bash
conda --version
```
步骤2:安装OpenAI Gym
在安装OpenAI Gym之前,确保已更新Python到最新版本:
```bash
conda update python
```
现在我们可以开始安装OpenAI Gym。
使用以下代码行安装OpenAI Gym:
```bash
pip install gym
```
步骤3:测试Gym安装
Gym安装完成后,应该测试一下是否能够正常加载环境。 可以在Python控制台中尝试以下代码:
```python
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
obs = env.reset()
for i in range(100):
action = env.action_space.sample()
obs, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))
break
env.render()
env.close()
```
上面的程序会尝试加载CartPole环境。 运行上面的Python程序时,会看到CartPole游戏的窗口。 程序将以默认设置运行300个时间步长(timesteps),或直到所有时间步长完成(在该环境中为200)。
在执行完上面的测试程序后,可以按CTRL + C停止程序,并且应该会关闭CartPole游戏窗口。
步骤4:安装其他依赖项
除了OpenAI Gym外,还需要安装其他一些依赖项,以便在更高级别上进行强化学习。 安装以下Python包以使OpenAI Gym更强大和更灵活:
a. TensorFlow或PyTorch:Gym提供了与TensorFlow和PyTorch框架一起使用的接口和环境。
```bash
pip install tensorflow
```
```bash
pip install torch torchvision
```
b. Box2D和MuJoCo:这两个工具用于模拟物理环境和仿真机器人等领域。
Box2D的安装:
```bash
pip install box2d-py
```
MuJoCo的安装:
1. 首先需要在官网购买许可证,链接为http://www.mujoco.org/
2. 下载MuJoCo 2.0的安装包:
``` bash
wget https://www.roboti.us/download/mujoco200_linux.zip
unzip mujoco200_linux.zip -d ~/.mujoco/mujoco200
```
安装MuJoCo的依赖项:
```bash
sudo apt install libglew-dev libglfw3-dev libosmesa6-dev
sudo apt install -y patchelf
```
使用以下命令进入MuJoCo目录:
```bash
cd ~/.mujoco/mujoco200_linux/bin
```
然后将许可证放到bin目录:
```bash
cp /path/to/mjkey.txt ~/.mujoco/
```
最后,使用以下命令设置MuJoCo的配置文件:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=~/.mujoco/mujoco200_linux/bin:${LD_LIBRARY_PATH}
```
步骤5:启动Gym环境
在安装完成后,将摸索到许多可用的环境和接口。 在此处,以扫地机器人(Swimmer)环境为例,展示环境的激活和使用。
```python
import gym
env = gym.make('Swimmer-v2')
obs = env.reset()
for i in range(1000):
action = env.action_space.sample()
obs, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(i+1))
break
env.render()
env.close()
```
上述程序将在Python中启动Swimmer环境并运行它。 它将在随机策略下模拟环境,并在到达终端状态时终止该环境。
总结
OpenAI Gym是一种用于评估和训练强化学习算法的强大工具。 本文详细介绍了在Ubuntu操作系统上安装OpenAI Gym和在Python中使用Gym环境。 在将Gym用于强化学习任务之前,确保根据需要安装所有依赖项。
如果你喜欢我们的文章,欢迎您分享或收藏为众码农的文章! 我们网站的目标是帮助每一个对编程和网站建设以及各类acg,galgame,SLG游戏感兴趣的人,无论他们的水平和经验如何。我们相信,只要有热情和毅力,任何人都可以成为一个优秀的程序员。欢迎你加入我们,开始你的美妙旅程!www.weizhongchou.cn
发表评论 取消回复