openai-gym

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pip install -eでopenai universeをインストールできない？

会社を提供するインストールルールに従ううちにこのエラーが発生します。このエラーを示す（https://github.com/openai/universe#installation）：ここでインストール[リンク]で [email protected]:~/universe$ pip install -e Usage: pip install [options] <requireme

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ジムを実行しているときに、健全性チェックでnumpyの属性エラーが返されます__version__

私はオープンaiジムを稼働しようとしていますが、非常に永続的なエラーに直面しています。プログラムを実行すると（単純なデモカートポールソルバー）、このエラーが発生します。（ファイル「gperm.pyは」cartpoleソルバーです） File "gperm.py", line 1, in <module> import gym File "/Users/sonyaferraro/Deskto

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FCEUX 2.2.2のGUIを無効にできません

FCEUXエミュレータをグラフィカルなレンダリングなしでAWS上で実行しようとしています。これまでのところ私は、次のコマンドを使用してコマンドラインからFCEUXを実行しようとしている： fceux --nogui 1 /home/me/gym/gym/envs/ppaquette_gym_super_mario/roms/super-mario.nes fceux /home/me/gym/

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<class 'list'>をnumpy.ndarrayに変換する

私はPythonには少し新しく、OpenAIのminiWOBで作業しています。私はcv2で私のエージェントが私の所見をプリントアウトしたいと思っています。しかし、本当に問題はありません。私の問題は、私が "観測"のためにジムから受け取ったデータの種類を正確に知ることができないことです。しかし、私は単純な3D次元の配列としてそれを望んでいます。この形式は、cv2を使って印刷できます。だから誰でも私の

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関数近似とq学習

私は行動価値近似関数でq学習を実装しようとしています。私はアルゴリズムをテストするためにopenai-gymと "MountainCar-v0"環境を使用しています。私の問題は、収束せず、目標を全く見つけられないことです。基本的に、近似は次の2つの機能を提供します：位置と速度、ワンホットエンコーディングの3つのアクションの1つ：0 - > [1,0,0]、1 - > [ 0,1,0]及び2 -

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OpenAIのenv.render（）に続くエラー

私は以下のコードを動作させようとしています。 import gym env = gym.make("CartPole-v0") env.reset() env.render() 私は最初の3行を実行している問題はないが、私は第四を実行すると、私はエラーを取得： Traceback (most recent call last): File "<ipython-input

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OpenAIジムプレーヤーモード

誰でもOpenAIジム環境の1つをプレイヤーとして実行する方法を知っていますか？人間のプレイヤーにカートポールの周りをプレイさせるのと同じように？私はenv.mode = '人間'があることを見ましたが、私はそれが正しく動作するようにはできませんでした。私はここに与えられた例に従うことを試みたhttps://www.pinchofintelligence.com/getting-started-o

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OpenAIジムアタリベースラインdeepq train.pyが失敗しました

私はアタリ2600ゲームのフロイトバイトをトレーニングしようとしていましたOpenAIのDQNベースライン。私は夫婦の問題に気づいたそれを実行しようとしているいくつかの時間を過ごした後のLinuxやPython 3を使用しています： from baselines.common.atari_wrappers_deprecated import wrap_dqn を認識されていませんでした。オンライン

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配列からテンソルフロープレースホルダーにフィード

Q学習を使ってCatPole-v0をトレーニングしようとしています。経験を持つリプレイバッファを更新しようとすると、私は次のようなエラーになっています： ValueError: Cannot feed value of shape (128,) for Tensor 'Placeholder_1:0', which has shape '(?, 2)' を、関連するコードスニペットは、次のとお

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強化学習の無効な移動

私はhttp://curvefever.io/に似たゲームのためにカスタムのopenaiジム環境を実装しましたが、連続的ではなく慎重なアクションがあります。だから私のエージェントは、各ステップで4つの方向、左/上/右/下のいずれかに行くことができます。しかし、これらのアクションの1つは、エージェントが「逆転」することができないため、常にそのエージェントにクラッシュすることにつながります。現在、私