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Have Done/Reinforcement Learning

[강화학습] 완전 바닥 튜토리얼

by 에아오요이가야 2022. 5. 24.

https://www.gymlibrary.ml/content/environment_creation/ 

 

Environment Creation - Gym Documentation

Previous API

www.gymlibrary.ml

 

요거보고 따라 만들어 보겠습니다.

 

확실히 강화학습쪽으로 인력이 많이 필요하고, 가능성이 있어뵈나 뵙니다 ㅎㅎ

 

이렇게 사용하기 편하게 툴을 풀어주다니!

git clone https://github.com/Farama-Foundation/gym-examples

입력 해주면~ gym_examples 폴더를 얻을 수 있습니다잇~

 

그러면 envs 폴더안에 __init__.py와 grid_world.py 두개의 파이선 파일이 있는걸 확인 할수 있는데 __init__.py를 수정 하여 실제 플레이를 한번 해보겠습니다.

 

# from gym_examples.envs.grid_world import GridWorldEnv
from grid_world import GridWorldEnv
import numpy as np
env = GridWorldEnv(5)

num_ep = 10
for i in range(num_ep):
    done = False
    score = 0
    observation = env.reset()
    moves = 0
    while not done:
        env.render()
        action = np.random.choice([0,1,2,3])
        observation_, reward, done, info = env.step(action)
        score += reward
        moves +=1
    print('episode: ', i,'moves: ', moves, 'score: ', score)
env.close()

 

요래 수정을 하면

요런 플레이화면을 얻을 수 있습니다 

 

일단 실행은 되네요 이걸 발전 시켜보겠습니다 ㅎㅎ

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