OpenAI Gym ist eine Plattform zur Entwicklung und Bewertung künstlicher Intelligenz in Spielen.
Sie können die Umgebung erstellen, indem Sie "Pip Install" oder "Brew Install" fast entsprechend dem Verfahren ausführen.
Pakman,
Space Invaders,
Wenn Sie diese Art von Dingen nur zufällig als Testversion ausprobieren, können Sie dies mit etwa 5 Codezeilen ** tun. Ich weiß also überhaupt nicht, wie man das Lernen stärkt, aber es kann ein guter erster Schritt sein, es vorerst zu versuchen. Vielleicht.
Das Folgende ist das Umgebungskonstruktionsverfahren, das ich unter ** macOS Sierra ** durchgeführt habe.
Der Installationsvorgang wird in hier von README beschrieben.
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
pip install -e .
Außerdem werden die abhängigen Bibliotheken usw. vollständig installiert.
$ brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget
Installieren Sie zusätzliche, um Atari-Spiele zu handhaben.
$ pip install 'gym[atari]'
Ein einfaches Beispiel finden Sie in der offiziellen Dokumentation (https://gym.openai.com/docs).
cartpole.py
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample())
Wenn ich es laufen lasse,
$ python cartpole.py
Ein solches Spiel wird ausgeführt.
Code
invaders.py
import gym
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample())
Lauf
$ python invaders.py
Code
pacman.py
import gym
env = gym.make('MsPacman-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample())
Lauf
$ python pacman.py
Dieses Mal habe ich versucht, die Umgebung zu erstellen und den Betrieb einfach zu überprüfen. Ich bin noch nicht millimetergenau in das wesentliche Verstärkungslernen eingetreten, deshalb möchte ich es in einem anderen Artikel schreiben.
Referenzartikel:
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