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例如，您可以使用一个Q-表来存储状态-动作对的价值。例如，您可以使用Gym的API来重置环境、获取当前观测、执行动作等。4.设置学习率和折扣率：接下来，您需要设置强化学习模型的学习率和折扣率。，我们使用env.reset()函数重置了环境，并使用env.step()函数执行动作。这是一个简单的示例，展示了如何使用Gym的API来训练强化学习模型。Gym还提供了许多其他功能，例如设置渲染选项、设置模拟参数等，您可以在Gym的文档中了解更多信息。创建模拟环境：首先，您需要使用Gym的API创建一个模拟环境。

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OpenAI Gym中文翻译-目录

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它通过分析输入的文本，并生成一个有意义的回复，来模拟真实的人类对话。ChatGPT使用深度学习技术，可以自动生成自然语言回复，并且能够使用上下文信息来判断用户的意图，从而更好地与用户交流。总而言之，ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人，它可以自动生成自然语言回复，可以根据上下文信息来提供更准确的回复，可以帮助用户更加自然、有趣地与虚拟机器人进行交流。ChatGPT的优势在于它可以自动生成自然语言回复，可以更好地理解用户的意图，并且可以根据上下文信息来提供更准确的回复。

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OpenAI Spinning Up的强化学习教程受到各方大佬推荐，然而其环境配置缺有很多坑，这篇文章记录一下自己踩过的坑，为后来的学习者提供便利。

第一步是配置python环境，最好是新开一个，避免有冲突

conda create -n spinningup

继续安装 使用 source activate spinningup 进入新环境

第二步是安装openmpi库，官网上有教程，对于mac来说，运行

brew install openmpi

就可以了

个人在安装这步的时候第一次安装失败，关闭terminal重新安装就成功了。

第三步是装spinning up 库，里面有教程所需要的一些工具

git clone cd spinninguppip install -e .

接着 输入

python -m spinup.run ppo --hid "[32,32]" --env LunarLander-v2 --exp_name installtest --gamma 0.999

如果成功运行说明环境就配好了，可以开始学习 tutorial了。

但是还有更高级的安装选项可以选择，那就是安装 mujoco，坑也主要来自这里。

在上面的步骤完成后，我们开始安装mujoco，主要流程如下：

step1. 获取mujoco licence

step2.将获得的key放到指定目录下

step3.安装mujoco1.5

step4.安装mujoco-py

step5.安装gym

step1. 获取mujoco licence

因为是学生，采用的是申请一年制的licence

经过一个小时，会收到一封邮件，里面有我们的account number，用来填写下面的表，申请key

申请Computer id就是下载对应的程序然后运行就可以了。对Mac/Linux来说，由于下载的文件不是直接可执行文件，需要用chmod x 该文件，以使其可执行，具体是

chmod +x getid_osx

或者

chmod +x getid_linux

之后就可以运行 getid_osx文件，得到coumputer id 与 account number一起提交

step2 将获得的key放到指定目录下

最终提交之后，邮箱会收到mujoco发来的mjkey.txt，需要将其放到指定目录下

cp mjkey.txt ~/.mujoco

mujoco激活步骤就完成了，下面就是安装mujoco软件了

step3.安装mujoco1.5

mujoco最新已经是2.0版本了，但是如果要和gym库交互，还是只能使用1.5版本的（踩过的坑）

选择下载，将解压后的文件夹放到~/.mujoco下就可以了

step4.安装mujoco-py

这一步根据官网要求直接输入命令

pip3 install -U 'mujoco-py<2.1,>=2.0'

即可。需要注意的是 最新版本的mac默认带的是gcc10，似乎并不支持，那用brew装一个 gcc8就可以了

brew install gcc@8

step5.安装gym

这里按照教程，输入命令

pip install ‘gym[mujoco,robotics]’

即可

官网的原命令是 pip install gym[mujoco,robotics]

需要打引号才能识别

现在可以开心的开始sginning up tutorial啦