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python, gym, mujoco, mujoco-py 你们之间的关系让我很想吐槽

今天要用 Gym 里面的 LunarLander-v2 环境,结果报错,寻思着重新安装一下,于是一段漫长的连环坑就开始了。 ----要安装gym:$ conda install -c akode gym结果:Specifications: - gym -> python[version=>=3.6,

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ROS、OpenAI和Gazebo机器人与人工智能仿真与实践教研杂记(一)

ver2.0 + 实验楼ROS + Exbot ROS iso indigo&kinetic etc.书籍:ROS机器人高效编程 + ROS机器人项目开发11例 etc.编程:Matlab 2018a + Python 2.7 + Python 3.6 + C++ etc.智能:Tensorflow + Caffe + OpenAI etc.语音:科大讯飞 + 百度语音 + Sphinx etc.2015-2019全部涉及软硬件平台更多 ----使用Gazebo的Open gym扩展,下面以ROS Melodic为例介绍:An OpenAI gym extension for using Gazebo known as gym-gazeboThis Gazebo 9.0.0ROS Melodic相关的依赖sudo apt-get install python-pip python3-vcstool python3-pyqt4 pyqt5-dev-tools 包:sudo pip install gymsudo apt-get install python-skimagesudo pip install h5pypip install tensorflow-gpu

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    OpenAI gym  强化学习环境库安装以及使用

    Abstract这篇博客大概会记录OpenAI gym的安装以及使用的简要说明。 OpenAI gym 就是这样一个模块, 他提供了我们很多优秀的模拟环境. 我们的各种 RL 算法都能使用这些环境.。 安装首先需要安装一些必要依赖,如果brew或者apt-get没有安装或者更新的话需要安装更新一下:# MacOS:$ brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget # Ubuntu 14.04:$ apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools然后就可以使用pip安装gym,如果要安装gym的全部游戏需要把下面的gym替换成gym# python 2.7$ pip install gym # python 3.5$ pip3

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    OpenAI gym——一款开发和比较RL算法的工具包

    OpenAI gym官网:https:gym.openai.com我们可以先看看OpenAI gym有哪些游戏:有2D的: ? 也有3D的:? 二、安装笔者电脑是Ubuntu16.04,可以直接复制下面代码安装:1# python 2.7, 复制下面2$ pip install gym34# python 3.5, 复制下面5$ pip3 install gym如果没有报错那就安装好gym(基本款),可以玩以下游戏:algorithmictoy_textclassic_control(这个需要pyglet模块)如果你想玩gym提供的全套游戏,则使用以下代码 :1# python 2.7, 复制下面2$ pip install gym34# python 3.5, 复制下面5$ pip3 install gym三、CartPole例子这个游戏的目的是让小车尽量不偏离中心以及棍子尽量垂直 1import gym 2from RL_brain import DeepQNetwork 3 4env = gym.make(CartPole-v0) #定义使用gym库中的哪一个环境 5env =

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    强化学习开源环境集(魂斗罗,星际争霸,斗地主,自动驾驶都有哦)

    游戏环境OpenAI Gym Retro OpenAI 发布的增强的游戏强化学习研究平台,Gym Retro。其中包括对任天堂 Game boy,NES, 世嘉游戏等各种模拟器的支持。 https:github.comgoogle-researchfootball----星际争霸 1星际争霸1的 python 编程接口。? https:torchcraft.github.ioTorchCraftAI----星际争霸 2星际争霸2的 python 编程接口。? https:github.comdeepdrivedeepdrive物理引擎机器人环境 OpenAI Gym Mujoco不用说了,顶会论文基准环境。? https:github.commaximecbgym-minigrid----gym-miniworld第一视角的寻路任务。 ?

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    基于ROS和gazebo对gym中robotics扩展

    #gym-gazeboThis work presents an extension of the initial OpenAI gym for robotics using ROS and Gazebo Gonzalez Lopez and Victor Mayoral Vilches and Alejandro Hernandez Cordero}, Title = {Extending the OpenAI Gym h5pysudo apt-get install gfortran# install sript specific dependencies (temporal)sudo apt-get install python-skimage # install Theanogit clone git:github.comTheanoTheano.gitcd Theanosudo python setup.py develop#isntall alias is recommended.THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32----UsageBuild and install gym-gazeboIn

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    资源 | 基于OpenAI Gym的股票市场交易环境

    选自Github机器之心编译参与:李泽南机器学习在股票市场中的应用一直是个吸引人的研究方向,前不久瑞士金融数据顾问的《如何用 Python 和机器学习炒股赚钱?》引起了很多人的关注。 目前,在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境,该项目使用 Keras,支持 Theano 与 TensorFlow,可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据,构建自己的长线交易模型 项目地址:https:github.comkh-kimstock_market_reinforcement_learning概述本项目使用 OpenAI Gym 为股票交易市场的模拟提供了一个通用环境。 训练 Deep Q-leanring:$ python market_dqn.py 训练策略梯度算法:$ python market_pg.py 例如,你可以这样做:$ python market_pg.py Reinforcement Learning: Pong from Pixels:http:karpathy.github.io20160531rl KEras Reinforcement Learning gYM

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    用C++实现强化学习,这个框架可用

    来源商业新知网,原标题:用C++实现强化学习,速度不亚于Python,这里有个框架可用没法用Python,怎么实现强化学习?现在,有了一个新选择。 整个框架,用PyTorch C++编写而成,主要的使用场景,就是在没法使用Python的项目中实现强化学习。 此外,框架中还有对OpenAI Gym的实现,其通过ZeroMQ通信来测试框架在Gym环境中的表现。 在回答Reddit上网友的提问时,他介绍了训练智能体的速度,基本上和用Python实现速度相当。但是,在一些环境中速度会比较慢。 比如OpenAI Gym客户端中,必须要与Python接口,并通过TCP发送观察结果,所以训练速度会大幅下降。不过,小哥说会通过重做Gym客户端来解决这个问题。这一框架未来会如何?

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    用C++实现强化学习,速度不亚于Python,这里有个框架可用

    乾明 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI没法用Python,怎么实现强化学习?现在,有了一个新选择。 整个框架,用PyTorch C++编写而成,主要的使用场景,就是在没法使用Python的项目中实现强化学习。 此外,框架中还有对OpenAI Gym的实现,其通过ZeroMQ通信来测试框架在Gym环境中的表现。 在回答Reddit上网友的提问时,他介绍了训练智能体的速度,基本上和用Python实现速度相当。但是,在一些环境中速度会比较慢。 比如OpenAI Gym客户端中,必须要与Python接口,并通过TCP发送观察结果,所以训练速度会大幅下降。不过,小哥说会通过重做Gym客户端来解决这个问题。这一框架未来会如何?

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    开发 | TensorFlow Agents日前开源,轻松在TF中构建并行强化学习算法

    TensorFlow}, author={Hafner, Danijar and Davidson, James and Vanhoucke, Vincent}, year={2017} } 工具:Python 23, TensorFlow 1.3+, Gym, rumamel.yaml说明先执行如下代码复制数据库并运行PPO算法。 执行这次的发布还包括OpenAI Gym环境下的一个批处理接口,它能与TensorFlow无缝集成,实现高效的算法。 环境的包装(wrapper),它可以调用step()、reset()以及属性访问,转发到进程中,然后等待结果,可以并行运行多个环境而不受Python全局解释器锁(global interpreter agents.tools.BatchEnvagents.tools.BatchEnv能将OpenAI Gym接口扩展至多个环境中,它可以联合多个OpenAI Gym环境,用step()接受批量的动作,返回观察值

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    谷歌用“多巴胺”怼上OpenAI,开源TensorFlow强化学习框架

    谷歌提供了紧凑的代码(大约 15个 Python files),并且有详细的文档记录。 因此,我们在 Arcade Learning Environment 支持的 60 款游戏中提供了 4 个 agent 的完整训练数据,这些数据可以作为 Python pickle 文件(用于通过我们的框架训练的 Gym Retro支持1000多个游戏Gym Retro 用于研究强化学习算法及其泛化。RL 之前的研究主要集中在优化 Agent 解决单个任务上。 阿里Gym StarCraft阿里去年开源了针对星际AI的研究平台Gym StarCraft。 在 Gym StarCraft 中,AI 和强化学习研究者可以非常方便地使用 Python 语言来进行深度强化学习智能 Agent 的开发,它底层完成了对 TorchCraft 和 OpenAI Gym

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    一个小目标——AI操作游戏

    叫做”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”,讲的是怎么教计算机玩atari游戏OpenAI也花了很多精力在教计算机玩游戏,他们甚至搞了一个叫做gym 和另一个叫做universe的开源平台,可以让每个人都用这个平台教计算机玩游戏,gym用来玩atari,flappy bird,贪食蛇这种小游戏,universe则用来玩GTA5,赛车这种大型3D游戏当计算机把玩游戏的技能树点满之后 大概可以节省 19,812,750美元,还顺便保护了环境但是,这两个项目都是用的Python语言我们还是想使用MatLab来玩游戏,如果直接上手FC游戏需要获取画面,这个功能在前期完成扫雷MATLAB自动扫雷 准备按以下几步在matlab当中慢慢来1-实现gym的algorithmic中各项2-操作algorithmic中各项3-实现gym的toy_text游戏4-操作toy_text游戏5-实现gym的classic_control (利用simulink中的simmechanics)6-操作classic_control7-连接gym的Atari游戏8-操作Atari游戏永远相信美好的事情即将发生!

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    CoppeliaSim结合Gym构建强化学习环境

    前言本文将介绍CoppeliaSim与Gym框架结合来构建强化学习环境的基本方法,通过一个强化学习的经典控制例子cartpole来讲述如何在Gym的框架下,构建基于CoppeliaSim的强化学习仿真环境 Gym环境介绍Gym(https:gym.openai.com)是OpenAI公司开源的强化学习框架,内部自带了一些仿真环境,用户安装Gym以后可以直接使用。 基于CoppeliaSim官方提供的API接口,我们使用Python代码来远程获取模型的关节角度和位置等,需要构建一个模型类代码,具体实现请看源代码:? 2.2 基于Gym框架的实现 前面我们已经介绍了Gym的基本情况,在这里我们只需要基于上述获取机器人状态的函数接口,在Gym的几个函数里面分别调用接口来实现机器人状态的读取,仿真环境的启停等等。? 模型的学习过程通过前面三步,我们已经在CoppeliaSim中构建了cart-pole仿真模型,构建了基于Python的模型控制代码,构建了基于Gym和Stable-baselines3的强化学习环境,

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    修改Centos默认ssh端口22

    目前OpenAI作为世界NO.1的AI研究机构,构建的GYM,成为衡量强化学习算法的标准工具。通过OpenAI 的Gym直接构建自己的环境,从而利用目前现有的算法,直接求解模型。 来安装全部的Gym现成的环境安装好Gym之后,可以在annaconda 的 env 下的 环境名称 文件夹下 python sitpackage 下。 例如:1gymenvsclassic_controlcartpole.py Gym register所有构建的环境都需要调用GYM库,然后再通过GYM库来调用所写的环境。 所以需要现在GYM的内部构件一个内链接,指向自己构建的环境。 Gym 环境构建自我构建的环境为一个类。

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    OpenAI发布强化学习环境Gym Retro:支持千种游戏

    Gym 是 OpenAI 发布的用于开发和比较强化学习算法的工具包。使用它我们可以让 AI 智能体做很多事情,比如行走、跑动,以及进行多种游戏。 目前,它运行在支持 Python 3.5 和 3.6 的 Linux、macOS 和 Windows 系统上。 项目链接:https:github.comopenairetrotreedevelopOpenAI 近日发布了完整版游戏强化学习研究平台——Gym Retro。 此外,OpenAI 还将发布用于向 Gym 平台添加新游戏的工具。?OpenAI 利用 Gym Retro 对强化学习算法及学习能力的泛化进行了研究。 Gym Retro 可以帮助研究在概念相似但外观不同的游戏之间进行泛化的能力。

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    独家 | 使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍(附学习资源)

    我们将使用python在一个很棒的案例研究中实现我们的所有学习。目录一、Q-Learning之路二、为什么要做“深度”Q-Learning? 三、Deep Q-Learning的简介四、与深度学习相比,深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放五、使用Keras & GymPython中实现Deep Q-Learning一 解决多臂抽奖问题https:www.analyticsvidhya.comblog201809reinforcement-multi-armed-bandit-scratch-python? utm_source=blog&utm_medium=introduction-deep-q-learning-python强化学习:通过OpenAI GymToolkit介绍蒙特卡洛学习https:www.analyticsvidhya.comblog201811reinforcement-learning-introduction-monte-carlo-learning-openai-gym utm_source=blog&utm_medium=introduction-deep-q-learning-python 这些文章足以从一开始就获得基本强化学习的详细概述。

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    资源 | 让你事半功倍的小众Python

    Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它。Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速。 它是一个 Python 包,用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类(native class)的代替。 GYM来自 OpenAI 的 Gym 是一个开发和对比强化学习算法的工具包。它兼容于任何数值计算库,如 TensorFlow 或 Theano。 Gym 库是一个测试问题的集合,也被称为环境——可以用它来计算你的强化学习算法。这些环境有一个共享的接口,允许你写通用算法。 安装:pip install gym示例:运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例,在每个步骤渲染环境。 阅读其他环境请见:https:gym.openai.com。

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    Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它。Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速。 它是一个 Python 包,用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类(native class)的代替。 GYM来自 OpenAI 的 Gym 是一个开发和对比强化学习算法的工具包。它兼容于任何数值计算库,如 TensorFlow 或 Theano。 Gym 库是一个测试问题的集合,也被称为环境——可以用它来计算你的强化学习算法。这些环境有一个共享的接口,允许你写通用算法。 安装:pip install gym示例:运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例,在每个步骤渲染环境。?阅读其他环境请见:https:gym.openai.com。

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    让你事半功倍的小众 Python 库,是不是很惊喜!

    Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速。 它是一个 Python 包,用于简化 datetimes 操作。它是 Python「本机」类(native class)的代替。 9、GYM来自 OpenAI 的 Gym 是一个开发和对比强化学习算法的工具包。它兼容于任何数值计算库,如 TensorFlow 或 Theano。 Gym 库是一个测试问题的集合,也被称为环境——可以用它来计算你的强化学习算法。这些环境有一个共享的接口,允许你写通用算法。 安装:pip install gym运行环境 CartPole-v0 的 1000 个时间步骤实例,在每个步骤渲染环境。?阅读其他环境请见:https:gym.openai.com。

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    MATLAB借助openai gym环境训练强化学习模型

    虽然openai的gym强化学习环境底层绘图库是pyglet,不太方便自定义,但是已有的环境还是很好用的,有了前面的python环境准备之后,只需要安装gym就可以pip install gym这样就可以使用这三个大类的环境了 algorithmictoy_textclassic_control我们感兴趣的是classic_control,涉及物理环境,不需要在MATLAB中重新建模这里我们在gym的MountainCar环境中训练

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      Serverless HTTP 服务

      Serverless HTTP 基于腾讯云 API 网关平台,为互联网业务提供 0 配置、高可用、弹性扩展的对外 RESTful API 能力,支持 swagger/ openAPI 等协议。便于客户快速上线业务逻辑,通过规范的 API 支持内外系统的集成和连接。

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