openai gym 예제

openai gym 예제

관찰은 환경에 따라 다릅니다. 예를 들어, 마운틴 카에서는 목표를 달성하기 위해 모멘텀을 구축하는 데 필요한 속도, 속도를 반환합니다. 경우에 따라 원시 픽셀 데이터일 수 있습니다. pip 설치 명령을 실행할 때 오류가 코드 1에 대한 권한이 거부되거나 실패한 경우 패키지를 설치하려는 디렉터리(이 경우 virtualenv 내부의 openai-gym 디렉터리)에 대한 사용 권한이 특별한/ 루트 권한입니다. sudo-H pip 설치 -U 체육관[all]을 실행하여 문제를 해결하거나 sudo chmod -R o+rw ~/openai-gym을 실행하여 openai-gym 디렉토리에 대한 권한을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 택시가 현재 위치에 승객을 포함하는 상태에 직면한 경우, 하차 또는 북쪽과 같은 다른 작업과 비교할 때 픽업에 대한 Q 값이 더 높을 가능성이 높습니다. 2018-01-24: 모든 연속 제어 환경은 이제 mujoco_py를 사용합니다 .= 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. 여러분 대부분은 아마 AI가 스스로 컴퓨터 게임을 배우는 것을 들었을 것입니다, 매우 인기있는 예는 Deepmind입니다. 딥마인드는 2016년 알파고 프로그램이 한국 바둑 월드 챔피언을 물리치면서 이 소식을 전했다. 과거에는 브레이크아웃, 탁구, 우주 침략자 와 같은 아타리 게임을 플레이하려는 의도를 가진 에이전트를 개발하려는 시도가 많이 있었습니다.

이렇게 하면 EnvSpec 개체 목록이 표시됩니다. 실행할 시험 수와 최대 단계 수를 포함하여 특정 작업에 대한 매개 변수를 정의합니다. 예를 들어 EnvSpec(호퍼-v1)은 2D 시뮬레이션 로봇을 홉으로 얻는 환경을 정의합니다. EnvSpec(Go9x9-v0)은 9×9 보드에서 바둑 게임을 정의합니다. 이를 통해 OpenAI Gym 도구 키트의 일부로 사용할 수 있는 모든 다양한 범주와 환경 유형에 대한 아주 좋은 개요를 확인할 수 있습니다. OpenAI Gym 툴킷의 출시에는 평가를 위해 제출된 모든 알고리즘에 대한 점수판을 유지하는 OpenAI Gym 웹 사이트(gym.openai.com)가 함께 제공됩니다. 사용자가 제출한 알고리즘의 성능을 선보였으며 일부 제출에는 자세한 설명과 소스 코드도 함께 제공되었습니다. 안타깝게도 OpenAI는 평가 웹 사이트에 대한 지원을 철회하기로 결정했습니다.

이 서비스는 2017년 9월에 오프라인 상태가 되었습니다. 다음은 실행 중인 것을 얻는 최소한의 예입니다. 이렇게 하면 1000개의 시간 단계에 대해 CartPole-v0 환경의 인스턴스가 실행되어 각 단계에서 환경을 렌더링합니다. 고전적인 카트 극 문제를 렌더링 하는 창 팝업을 볼 수 있습니다. 첫 번째 예제에서는 매우 기본적인 택시 환경을 로드합니다. 환경 – 그것은 우리 또는 우리의 게임 봇 (에이전트)가 게임과 상호 작용하고 현재 상태 등의 세부 사항을 얻을 수있는 개체 또는 인터페이스와 같습니다.