dmc2gym

Emballage de gym Openai pour la Suite de contrôle DeepMind.

Un emballage léger autour de la suite de contrôle DeepMind qui fournit l'interface standard de gym Openai. L'emballage permet de spécifier ce qui suit:

• Initialisation fiable des semences aléatoires qui garantira un comportement déterministe.
• Définition from_pixels=True convertit les observations proprioceptives en image basée sur l'image. En plus, vous pouvez choisir les dimensions de l'image, en réglant height et width .
• La normalisation de l'espace d'action a lié la coordonnée de chaque action dans la plage [-1, 1] .
• Définition de l'argument frame_skip permet d'effectuer une répétition d'action.

Installer

 pip install git+git://github.com/denisyarats/dmc2gym.git

Usage

 import dmc2gym

env = dmc2gym . make ( domain_name = 'point_mass' , task_name = 'easy' , seed = 1 )

done = False
obs = env . reset ()
while not done :
  action = env . action_space . sample ()
  obs , reward , done , info = env . step ( action )