env.seed()
是许多强化学习框架(如 OpenAI Gym)中的一个方法,用于设置环境的随机种子。这有助于重现结果,因为每次运行环境时,如果使用相同的种子,生成的随机数序列将是相同的。
如果在执行完某些步骤后,env.seed()
不再起作用,可能有以下几个原因:
env.seed()
之前已经调用了 env.reset()
,那么环境的内部状态可能已经被改变,导致种子设置无效。env.seed()
之前没有调用 env.reset()
:env.seed()
之前没有调用 env.reset()
:以下是一个简单的示例,展示了如何正确设置种子:
import gym
# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 设置种子
env.seed(42)
# 重置环境
observation = env.reset()
# 进行一些操作
for _ in range(100):
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
observation = env.reset()
env.close()
通过以上方法,应该能够解决 env.seed()
不再起作用的问题。如果问题仍然存在,建议查看相关框架或库的文档和社区支持,以获取更多帮助。
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