당신이 원하는 경우, 당신은 또한 체육관 Git 저장소를 직접 복제 할 수 있습니다. 이 기능은 Gym 자체를 수정하거나 환경을 추가할 때 특히 유용합니다. 다운로드 및 설치: 2018-01-24: 모든 연속 제어 환경은 이제 mujoco_py 사용 == 1.50. 버전은 -v2(예: HalfCheetah-v2)에 따라 업데이트되었습니다. 성능은 비슷해야 하지만(https://github.com/openai/gym/pull/834 참조) MuJoCo의 변경으로 인해 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 2016-11-1: 실행 중인 모니터가 환경과 상호 작용하는 방식에 대한 몇 가지 실험적 변경 사항입니다. 이제 env가 done=True를 반환하지 않았을 때 reset()이 호출되면 모니터에 오류가 발생합니다. 모니터는 완료된 경우 완료된 에피소드만 기록합니다=True. 마지막으로 모니터는 더 이상 기본 env에서 seed()를 호출하지 않으며 시드 정보를 기록하거나 업로드하지 않습니다.

사용자 고유의 환경을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 고유의 환경 만들기를 참조하십시오. Gym에는 쉽고 어려운 것부터 다양한 종류의 데이터가 포함된 다양한 환경이 있습니다. 환경의 전체 목록을 보고 조감도를 볼 수 있습니다. OpenAI 체육관은 Windows 환경에서 지원되지 않는다는 점을 감안할 때, 나는 자체 별도의 파이썬 환경에서 설정하는 것이 가장 좋습니다 생각했다. 이것은 잠재적으로 내 주요 파이썬 설치를 깨는 것을 피하기 위한 것이었습니다. 핍 설치를 실행하려면 -e`. [모두]`, 당신은 반 최근의 핍이 필요합니다. 핍이 적어도 버전 1.5.0인지 확인하십시오. 다음을 사용하여 업그레이드할 수 있습니다: pip 설치 –ignore-설치 핍. 또는 setup.py 열고 수동으로 종속성을 설치할 수 있습니다. 이것은 우리에게 사용할 수있는 총 여섯 작업이 있음을 보여줍니다. 체육관은 항상 이러한 행동의 의미를 알려주지 않지만,이 경우 여섯 가지 가능한 작업은 다운 (0), 위 (1), 오른쪽 (2), 왼쪽 (3), 픽업 (4), 및 드롭 오프 (5)입니다.

이러한 환경 ID는 불투명 문자열로 처리됩니다. 미래에 대한 유효한 비교를 보장하기 위해 환경은 성능에 영향을 미치는 방식으로 변경되지 않을 것이며 최신 버전으로만 대체됩니다. 우리는 현재 미래의 교체가 자연스럽게 v1, v2 등이라고 할 수 있도록 각 환경에 v0을 접미사로 제공합니다. 강화 학습 분야는 환경을 해결하기 위한 새롭고 더 나은 방법으로 빠르게 확장되고 있으며, 이 시점에서 A3C 방법은 가장 인기 있는 방법 중 하나입니다. 강화 학습은 AI의 미래에 중요한 역할을 할 가능성이 높으며 매우 흥미로운 결과를 계속 생성합니다. 기계 학습 및 딥 러닝 개념에 익숙한 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 소프트웨어 엔지니어. 다음으로, 우리는 우리의 터미널에서 Python3를 열고 체육관을 가져올 수 있습니다. 일반적으로 카트 극이 화면 밖에서 이동하도록 허용하기 전에 시뮬레이션을 종료합니다.

자세한 내용은 나중에. 지금은 이 환경이 이미 완료됨 = True를 반환했음에도 불구하고 호출 step()에 대한 경고를 무시하십시오. 문서를 읽고 도구 키트를 다운로드하고 에이전트 교육을 시작합니다. 다음 기사에서는 이 흥미로운 도구를 학습 문제를 강화하는 방법을 설명합니다. 2018-01-25 : 일부 미적 개선을하고 체육관의 유지 보수되지 않은 부분을 제거했다.

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