学习构建OpenAI Gym环境和深度神经网络
目录
- 欢迎和介绍
- 安装OpenAI Gym
- 构建OpenAI Gym环境
- 观察和操作空间
- 构建深度神经网络
- 强化学习和策略优化
- 训练模型
- 测试模型
- 结论
- 参考资料
欢迎和介绍
大家好,欢迎来到最终项目!在过去的课程中,我们学习了许多机器学习的知识,现在我们终于可以动手实践了。这将会是一次有趣的实践,同时也是一个展示我们学到的知识如何应用的机会。在这个最终项目中,我们将构建一个深度神经网络,并使用强化学习来解决一个平衡小车和杆子的问题,这个问题是使用OpenAI Gym工具包提供的。
安装OpenAI Gym
在开始之前,我们需要安装OpenAI Gym。安装OpenAI Gym非常简单,只需要使用git命令即可。如果你还没有安装git,可以在官网上找到安装说明。如果你是Windows用户,只需要点击链接下载安装程序即可;如果你是Mac或Linux用户,同样可以通过链接或者应用商店进行安装。
安装完成git后,打开命令提示符窗口。如果你是管理员身份登录,权限可能会有所不同,所以建议以管理员身份运行。然后进入你存放项目的文件夹,使用以下git命令进行安装:
git clone https://github.com/openai/gym.git
这个命令将会下载一个zip文件,并解压到当前目录下。你会发现现在多了一个名为"gym"的文件夹,进入该文件夹,你会看到一些必要的脚本和运行OpenAI Gym环境所需的下载和安装说明。
接下来,我们需要安装一些额外的依赖项。打开命令提示符窗口,并定位到"gym"文件夹下,然后运行以下命令:
pip install -r requirements.txt
这个命令将会使用pip安装requirements.txt文件中所列出的所有Python库。安装完成后,我们就可以开始使用OpenAI Gym了。
构建OpenAI Gym环境
首先,我们需要导入必要的库,并定义我们要使用的OpenAI Gym环境。在本项目中,我们将使用"CartPole-v1"环境,这个环境不需要额外的依赖项,并且非常适合我们的项目。我们将以一个示例场景来运行这个环境,以便更好地理解它。
在导入库和定义环境后,我们可以开始尝试运行环境并观察输出。为了演示方便,我们将运行20个episode,并在每个episode中运行100个时间步。在每个时间步中,我们将输出当前的观察状态和奖励值。
import gym
# 定义环境
env = gym.make('CartPole-v1')
for episode in range(20):
observation = env.reset() # 重置环境
total_reward = 0
for t in range(100):
# 渲染环境
env.render()
# 执行一个随机动作
action = env.action_space.sample()
# 执行动作并获取下一个状态、奖励、完成状态和其他信息
observation, reward, done, info = env.step(action)
# 累计奖励
total_reward += reward
# 如果完成了 episode,则退出当前循环
if done:
print("Episode finished after {} timesteps. Total reward: {}".format(t+1, total_reward))
break
env.close()
运行以上代码,你将可以看到一个小车在平衡一个杆子的过程。每个episode后,程序会输出时间步数和累计的奖励值。这是一个很基础的示例,接下来我们将构建一个深度神经网络来解决这个平衡问题。
观察和操作空间
在开始构建深度神经网络之前,我们先来了解一下观察空间和操作空间。观察空间指的是环境的状态空间,也就是我们可以观察到的数据。在这个CartPole-v1环境中,观察空间是一个由四个连续数值构成的数组。
操作空间指的是环境的动作空间,也就是我们可以选择的操作。在这个环境中,操作空间是离散的,只有两个可能的操作:向左施加力或向右施加力。
我们可以通过以下代码来查看观察空间和操作空间的信息:
print("观察空间: {}".format(env.observation_space))
print("操作空间: {}".format(env.action_space))
观察空间输出结果如下:
观察空间: Box(4,)
表示这是一个四维的连续空间,每个维度的取值范围是负无穷到正无穷。
操作空间输出结果如下:
操作空间: Discrete(2)
表示这是一个离散空间,只有两个可能的操作:0和1。
现在我们已经了解了观察空间和操作空间的特性,接下来我们将构建一个深度神经网络来解决这个平衡问题。