本文将为您介绍如何在 Python 中搭建强化学习环境。以下是搭建环境所需的步骤：

系统要求

  • 操作系统：Windows 或 macOS 或 Linux
  • Python 版本：Python 3.6 或更高版本

安装依赖

  1. 安装 Anaconda：Anaconda 是一个 Python 分包管理和环境管理的工具，可以简化 Python 项目的依赖管理。您可以从 Anaconda 官网 下载并安装 Anaconda。

  2. 创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个名为 rl_env 的虚拟环境：

    conda create -n rl_env python=3.8

  3. 激活虚拟环境：

    • Windows：conda activate rl_env
    • macOS/Linux：source activate rl_env

  4. 安装 PyTorch：PyTorch 是一个流行的深度学习库，用于强化学习。您可以使用以下命令安装 PyTorch：

    conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

  5. 安装 Gym：Gym 是一个开源的 Python 库，提供了许多强化学习环境。您可以使用以下命令安装 Gym：

    pip install gym

  6. 安装 Stable Baselines3：Stable Baselines3 是一个基于 PyTorch 的强化学习库，提供了许多常用的强化学习算法。您可以使用以下命令安装 Stable Baselines3：

    pip install stable-baselines3

创建强化学习项目

  1. 创建一个新的 Python 文件：例如，创建一个名为 rl_project.py 的文件。

  2. 导入必要的库：

    import gym
from stable_baselines3 import PPO

  3. 创建环境：

    env = gym.make("CartPole-v1")

  4. 创建并训练模型：

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

  5. 保存模型：

    model.save("ppo_cartpole")

  6. 加载模型并评估：

    model = PPO.load("ppo_cartpole")
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, done, info = env.step(action)
    env.render()
    if done:
        obs = env.reset()

扩展阅读

如果您想了解更多关于强化学习的信息，可以阅读以下教程：

图片

CartPole