摘要：

本文介绍了OpenAI Gym的基本概念和使用方法，和怎样在该平台上开发自己的强化学习利用。OpenAI Gym是一个提供强化学习仿真环境和工具的开源平台，用户可以通过调用API来构建自己的强化学习模型。文章还重点介绍了OpenAI Gym中的经典控制环境CartPole，该环境通过操作一个推车来保持杆的平衡。通过本文的浏览，读者可以了解OpenAI Gym的基本原理和使用方法，并可以用它构建自己的强化学习利用。

正文：

1. 甚么是OpenAI Gym？

OpenAI Gym是一个兼容主流计算平台的强化学习工具包。它旨在为研究人员和开发者提供一个标准化的环境，用于评估和比较区别的强化学习算法。OpenAI Gym提供了一系列的环境和工具，使得用户可以方便地构建自己的强化学习利用。通过使用OpenAI Gym，用户可以快速进行实验和开发，从而加速强化学习算法的研究和利用。

2. 安装OpenAI Gym

要使用OpenAI Gym，首先需要安装它。用户可使用pip命令来安装OpenAI Gym，命令为：

pip install gym

安装完成后，可使用以下代码来查看所有可用的环境：

import gym
print(gym.envs.registry.keys())

通过以上代码，可以列出OpenAI Gym中提供的所有环境的名称。

3. CartPole介绍

CartPole是OpenAI Gym中的一个经典控制环境。在CartPole环境中，用户需要通过左右移动一个推车来保持杆的平衡。CartPole的目标是使得杆在尽量长的时间内保持平衡。杆和推车的状态可以用一个四维的向量来表示，分别为位置、速度、杆的角度和杆的角速度。

4. 创建CartPole环境

要使用CartPole环境，首先需要导入它。以下代码示例展现了怎样导入CartPole环境：

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')

创建CartPole环境后，可使用以下代码获得环境的状态空间和动作空间：

observation_space = env.observation_space
action_space = env.action_space

通过以上代码，可以获得CartPole环境的观测空间和动作空间的信息。

5. CartPole的评估与排行榜

OpenAI Gym为每一个环境都提供了一个评估平台和排行榜。用户可使用官方提供的评估平台来比较区别的模型在同一环境下的表现。在评估平台上，用户可以提交自己的模型，并取得在该环境下的得分和排名。这使得用户可以直观地了解区别模型的优劣，并进一步改进自己的强化学习算法。

6. 使用OpenAI Gym构建自定义RL环境

除使用OpenAI Gym提供的环海外，用户还可使用OpenAI Gym来构建自定义的强化学习环境。通过继承gym.Env类，用户可以定义自己的环境。本文展现了怎样使用OpenAI Gym构建一个自动调理温度的强化学习模型，通过调理温度来使得房间内的温度保持在一个适合的范围内。

综上所述，OpenAI Gym是一个功能强大的强化学习工具包，可以帮助用户快速构建和测试自己的强化学习模型。通过OpenAI Gym，用户可以方便地调用API来构建自己的强化学习环境，并通过评估平台和排行榜来比较区别模型的性能。同时，用户还可使用OpenAI Gym来构建自己的自定义强化学习环境，以满足特定问题的需求。