怎样使用OpenAI Gym训练强化学习模型

摘要：

OpenAI Gym是一个为人工智能开发者提供的开放训练平台，旨在帮助开发者研究和开发强化学习算法。本文将介绍怎么安装OpenAI Gym并使用其功能构建和训练强化学习模型，和提升训练效果和实时显示训练进程的方法。

1. OpenAI Gym简介

• OpenAI Gym是一个为人工智能开发者提供的开放训练平台，旨在帮助开发者研究和开发强化学习算法。
• OpenAI Gym通过提供摹拟的训练环境，使开发者可以构建、测试和调优自己的算法模型。

2. 安装OpenAI Gym

• 通过pip install gym命令可以轻松安装OpenAI Gym。
• OpenAI Gym的底层绘图库是pyglet，虽然不太方便自定义，但已有的环境依然很好用。

3. 构建强化学习模型

• 使用OpenAI Gym提供的环境和算法，可以构建强化学习模型。
• 强化学习模型可以根据环境的视察采取行动，并根据每一个动作的积极或消极嘉奖进行学习和改进。

4. 训练强化学习模型

• 使用OpenAI Gym提供的训练环境，可以进行强化学习模型的训练。
• 训练进程中，模型可以根据环境的反馈进行调剂和优化。

5. 提升训练效果

• 可以采取经常使用的训练策略来提升训练效果，如贪心策略。
• 贪心策略可以在每次移动小车时，根据当前状态选择最有希望取得高嘉奖的动作。

6. 实时显示训练进程

• 可使用OpenAI Baselines提供的SubprocVecEnv类来实现训练时环境的实时显示。
• 通过定义显示环境的类和相关函数，可以实现对训练进程的可视化。

7. 总结

• OpenAI Gym提供了丰富的训练环境和算法，帮助开发者进行强化学习模型的研究和开发。
• 通过学习和训练，开发者可以不断改进强化学习模型，提高其性能和效果。