文件名称:
reinforcement-learning-tutorials-源码
开发工具:
文件大小: 111kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-21
详细说明：强化学习教程
此内容通过几行代码向您展示了典型的强化学习（RL）方法的工作。
通过此存储库中的这些内容，CartPole环境用于运行RL。有关此环境的规格（动作空间，观察空间和奖励），请参见下文。
样例代码
import gym
import random
def pick_sample():
return random.randint(0, 1)
env = gym.make("CartPole-v0")
for i in range(1):
print("start episode {}".format(i))
done = False
s = env.reset()
while not done:
a = pick_sample()
s, r, done, _ = env.step(a)
print("action: {}, reward
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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