强化学习（Reinforcement Learning, RL）是AI领域的重要分支，搭建合适的实验环境是入门的第一步。以下是关键步骤：

1. 基础工具准备

  • Python环境：推荐使用Python 3.8+，安装时可添加虚拟环境（如venv）隔离依赖
    Python_虚拟环境
  • 依赖库安装：通过pip install gym安装强化学习框架，或使用pip install stable_baselines3
    Stable_Baselines3_安装

2. 选择环境类型

  • Gym环境：适合基础算法实验，如gym自带的CartPole-v1
  • 自定义环境：使用gym.Env接口构建，需定义reset()和step()方法
    Gym_环境结构
  • 高级框架：如RLlib（Ray框架的一部分）或TensorFlow RL

3. 验证环境是否正常

运行简单示例代码： 

import gym  
env = gym.make('CartPole-v1')  
env.reset()  
for _ in range(100):  
    env.render()  
    action = env.action_space.sample()  
    env.step(action)  
env.close()

若出现环境界面，说明配置成功！

📚 扩展阅读

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📌 注意：环境搭建需根据具体任务调整，建议从官方文档开始学习。

强化学习_环境搭建