OpenAI Gym Retro：使用强化学习玩转经典游戏

摘要：

OpenAI Gym Retro是一个用于游戏复现和强化学习研究的开源工具包。通过定制化处理的游戏文件和各种经典游戏环境，它提供了一个便利的平台来开发和比较强化学习算法。本文将介绍OpenAI Gym Retro的安装和使用方法，展现怎么搭建神经网络实现游戏复现和训练。另外，我们还将探讨OpenAI Gym Retro的特点和问题，并提供一些特定游戏环境的使用示例。

I. 介绍OpenAI Gym Retro

OpenAI公司对许多游戏进行了定制化处理并加入了Retro库。Retro库内置了定制化后的游戏文件，无需进一步处理可以直接使用。使用Retro库可以方便地进行强化学习。

II. 安装OpenAI Gym实现游戏复现

OpenAI Gym可以用于复现经典游戏，如MuJoCo和Atari。通过安装OpenAI Gym，可以简单地搭建强化学习环境。

III. TensorFlow 2.0搭建神经网络玩转OpenAI Gym游戏

使用TensorFlow 2.0搭建神经网络实现纯监督学习方法。通过OpenAI Gym游戏环境进行训练与测试。

IV. OpenAI Gym环境的特点和问题

OpenAI Gym提供了区别类型的环境，如Discrete和Box类型。区别游戏可能会有区别的版本问题和具体运行问题。

V. OpenAI Gym Classic Control和Toy环境的安装和使用

OpenAI Gym还提供了Classic Control和Toy环境供使用。这些环境可以用于强化学习的训练和测试。

VI. OpenAI Gym Retro的全版本发布

OpenAI发布了Gym Retro的全版本。Gym Retro是一个用于游戏强化学习研究的平台。目前已集成了约1000个游戏。

VII. OpenAI Gym的功能和用处

OpenAI Gym是一个开源工具包，提供了一系列的摹拟环境。可以用它来开发和比较强化学习算法。支持教授智能体各种技能和策略。

VIII. OpenAI Gym特定游戏环境的使用

OpenAI Gym包括许多特定游戏环境，如Atari游戏。可以通过简单的调用来初始化和使用这些环境。每一个Atari游戏都有多个区别的配置可供选择。