Lunar_project gym.openai.com/envs/LunarLander-v2的解决方案 演示开始 pip install gym pip install box2d pip install tensorflow pip install keras git clone https://github.com/sunny3/Lunar_project cd Lunar_project python demonstration.py examples.py默认运行一个13集的长内存模型。 如果要切换到短短的2集，则应运行 python demonstration.py --mode short 在笔记本电脑的木星文件中介绍了使用代理类和详细注释训练网络（内存不足）的过程，还提供了图形和启动1集动画的功能 所有基本课程注释也都显示在木星笔记本文件中

使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等 关于这本书 近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻

Rex：一个开源的四足机器人 该项目的目标是训练一个开源3D打印四足机器人，探索Reinforcement Learning和OpenAI Gym 。 目的是让机器人学习模拟中的家务和一般任务，然后在不进行任何其他手动调整的情况下，在真实机器人上成功地传递知识（ Control Policies ）。 该项目的主要灵感来自波士顿动力公司所做的令人难以置信的工作。 相关资料库 一个CLI应用程序，用于引导和控制Rex运行经过训练的Control Policies 。 cloud-用于在云上训练Rex的CLI应用程序。 Rex-Gym：OpenAI Gym环境和工具 该存储库包含用于训练Rex的OpenAI Gym Environments集合，Rex URDF模型，学习代理实现（PPO）和一些脚本，以开始训练课程并可视化学习到的Control Polices 。 此CLI应用程序允许批量培训，策略重现和单个培训呈现的会话。 安装 创建一个Python 3.7虚拟环境，例如使用Anaconda conda create -n rex python=3.7 anaconda cond

健身房 训练USV导航的环境。 安装 cd gym-usv pip install -e . 关于：A. Gonzalez-Garcia和H.Castañeda，“无人水面车辆的建模，识别和控制”，AUVSI XPONENTIAL 2019：万物无人，2019。 上的路径跟踪控制：A.冈萨雷斯-加西亚，H卡斯塔涅达和L.加里多，“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制，”全球海洋2020,2020。

健身搏击 使用OpenAI环境工具包的战舰环境。 基本 制作并初始化环境： import gym import gym_battleship env = gym.make('battleship-v0') env.reset() 获取动作空间和观察空间： ACTION_SPACE = env.action_space.n OBSERVATION_SPACE = env.observation_space.shape[0] 运行一个随机代理： for i in range(10): env.step(env.action_space.sample()) 观察隐藏的游戏状态： print(env.board_generated) 有效动作 有两种输入动作的方法。 第一种方法是按原样输入元组： env = gym.make('battleship-v0') env.reset(

2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。 奥图纳 Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专门为机器学习而设计。它具有命令式，按运行定义样式的用户API。多亏了我们的运行定义API，用Optuna编写的代码具有高度的模块化，并且Optuna的用户可以动态构造超参数的搜索空间。 还有就是如何使用这个库指南。 Numba 是一种开源JI

用pytorch在Gym的游戏中实现Deep-Q-network深度强化学习，实时查看训练效果。 非常适合新手入门学习！！！

ddpg-aigym 深度确定性策略梯度 Tensorflow中深度确定性策略梯度算法的实现（Lillicrap等人 。） 如何使用 git clone https://github.com/stevenpjg/ddpg-aigym.git cd ddpg-aigym python main.py 培训期间 一旦训练 学习曲线 InvertedPendulum-v1环境的学习曲线。 依存关系 Tensorflow（在tensorflow版本0.11.0rc0 ） OpenAi体育馆 Mujoco 产品特点 批量归一化（提高学习速度） 梯度转换器（在arXiv中提供： ） 注意 使用不同

gym-master官方文件

使用gym环境时报错：AttributeError: module ‘gym.envs.box2d’ has no attribute ‘BipedalWalker’，则需要下载Box2D库，详情可参见博客：https://blog.csdn.net/qq_43010516/article/details/124801637