2022年3月25日 · GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。 它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理 过程 。

两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台，比如OpenAI的长处是DOTA2，而DeepMind是AlphaGo下围棋。 下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口，开始强化学习之旅。 OpenAI gym平台安装 安装方法很简单，gym是python的一个包，通...

2022年11月9日 · 前言 在网上找了一个用gym中的cartpole（小车倒立摆）做dqn的demo，下载下来想可视化训练过程，就是看看动画，就加了一句env.render()，env是gym环境赋值的变量名，然后在anaconda中的spyder下运行，崩了 File "**/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyglet/canvas/base.py", line 6...

2023年4月2日 · gym通过提供具有各种复杂度的任务，使得研究人员可以轻松地探索强化学习的各个方面。 本文介绍了gym，及其进阶版本gymnasium，说明安装教程，和测试用例。

2023年9月27日 · Gym 是 OpenAI 开发的一个用于开发和比较强化学习算法的库。 它提供了一组预先构建的环境，用于模拟各种任务，从走迷宫到玩 Atari 游戏等。 在强化学习研究和开发中，我们通常需要“观察”环境来了解智能体（agent）…

2020年6月21日 · 我们希望在运行之后将我的仿真运行过程导出为视频文件以备后续使用，可以通过如下操作实现。 首先需要导入wrappers和time支持组件 from gym import wrappers from time import time # just to have timestamps in …

2021年6月9日 · jupyter lab中显示gym的游戏动图 gym包在服务器使用无法可视化，会大大影响其使用的便捷性。 可以在训练时禁止显示，测试时使用jupyter进行可视化，可以大大提高训练效率和结果的可视化。

Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems:

2024年5月8日 · OpenAI Gym在展示动画时主要使用的是matplotlib、pyglet等Python包。 在这些包中， matplotlib 是非常流行的数据可视化工具，而 pyglet 则专注于游戏开发和图形渲染，适合于创建窗口和处理声音、图像以及视频。

2021年1月11日 · GYM-Box2D CarRacing 是一种在 OpenAI Gym 平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。