MiniGrid 入门教程

MiniGrid 是一个用于研究强化学习（Reinforcement Learning，RL）的开源工具。它提供了一系列预定义的网格世界，可以用于训练和测试智能体（agent）的行为。

入门步骤

安装 MiniGrid
首先，你需要安装 MiniGrid。可以通过以下命令进行安装：
```
pip install gym-minigrid
```
环境配置
安装完成后，你需要创建一个环境来运行 MiniGrid。以下是一个简单的示例：
```
import gym
from gym_minigrid import MinigridEnv

env = MinigridEnv(size=8, max_steps=100)
```

探索环境
一旦配置好环境，你可以通过调用 reset() 和 step() 方法来探索环境。以下是一个简单的探索循环：

obs = env.reset()
while True:
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        break

开始训练
探索环境后，你可以开始训练你的智能体。以下是一个简单的强化学习训练循环：

import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO

model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

评估和测试
训练完成后，你可以通过调用 model.evaluate() 方法来评估和测试你的智能体。

图片示例

以下是一个 MiniGrid 环境的图片示例：

希望这份教程能够帮助你快速上手 MiniGrid！🚀

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