windows10安装gym环境后运行atari-py失败，但是atari-py已经安装，运行env=gym.make(‘MsPacman-v0‘)失败

news/2024/7/24 5:26:48

分三步：
第一步：先卸载atari-py。pip uninstall atari-py
第二步：再重新安装这个。pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py
第三步：pip install gym

http://www.niftyadmin.cn/n/957415.html

算法学习（九）——MuZero模型

论文： Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model github复现： https://github.com/werner-duvaud/muzero-general 参考文章： https://blog.csdn.net/jsjytc/article/details/108318156 http://deeprl.ne…

组合API，Ref什么的先放一放

算法学习（十）——强化学习中的奖励设置（不完整）

强化学习中奖励函数的设置非常复杂，这里只是总结一下我的理解。 1.收益信号只能用来传达什么是你想要实现的目标，而不是如何实现現这个目标。所以不应该把奖励设置的过于细致。 2.使用惩罚项可能导致智能体一动不动，因为不动就不会有惩罚。…

强化学习论文研读（一）——Where Do Rewards Come From?

在强化学习领域，传统的要素为环境，观察表述，奖励，动作，这里的奖励完全由环境给出，论文提出一种内部驱动的奖励系统，如下图所示： 本文将奖励分为内部驱动的奖励和外部驱动的奖励&…

这是什么bug

* vuex in ./node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--12-0!./node_modules/babel-loader/lib!./node_modules/cache-loader/dist/cjs.js??ref--0-0!./node_modules/vue-loader-v16/dist??ref--0-1!./src/components/HeaderCart.vue?vue&typescript&langjs…

强化学习论文研读（二）——Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

DQN系列算法的开山之作，这里的dqn通常称为NIPS-DQN，后来还有nature-DQN，更加好用。论文的一些理解 Q-Learning的伪代码： NIPS-DQN的伪代码： 有以下几个关键点： 一是图像的处理： 将图像压缩成…

头部文件有一个bug

1、HeaderSearch.vue <template><div class"headerSearch"><input type"search" v-model.trim"keyword"><button click"search">搜索</button></div> </template><script> export d…

torch.gather()通俗理解

torch.gather(input, dim, index, outNone) → Tensor input (Tensor) – 源张量 dim (int) – 索引的轴 index (LongTensor) – 聚合元素的下标 out (Tensor, optional) – 目标张量 >>> t torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) 1 2 3 4 >>> torch.gather(t,1,…

windows10安装gym环境后运行atari-py失败，但是atari-py已经安装，运行env=gym.make(‘MsPacman-v0‘)失败

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