強化学習/WindowsでOpenAI Gymを使う のバックアップ(No.2)

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  • 1 (2018-11-09 (金) 16:10:27)
  • 2 (2018-11-10 (土) 19:19:02)
  • 3 (2018-11-12 (月) 15:41:31)

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はじめに †

OpenAI Gym は、安全な人工汎用知能 (AGI) の研究を支援している非営利団体 OpenAI が提供している強化学習ツールキットです。

Anacondaは機械学習のためのツールをまとめてインストールしてくれますが、Anacondaのパッケージ管理ツールのcondaがまだGymをサポートしていません。

そこで、Anaconda上でPython標準のパッケージ管理ツールであるpipを使って、Gymをインストールします。

ただし、condaとpipは「混ぜるな危険！」ということらしいので、Anaconda上にGym用の環境を作成し、pipだけを使ってインストールします。

AnacondaのインストールとJupyter Notebookの使い方については、こちらで確認してください。

• - とうごろうぃき

この記事の内容は、以下の環境で確認しました。

• Windows 10 Home
• Anaconda 5.3 Python 3.7 version

Gymのインストール †

まず、Anaconda NavigatorのHome画面で「Environments」をクリックして、環境の一覧を開きます。

「Create」をクリックして、新しい環境を作ります。

ここでは、新しい環境の名前を「gym」として、「Create」をクリックします。

新しい環境ができたら、「Open Terminal」でターミナルを開きます。

ターミナルが開いたら、pipでGymをインストールします。 （Python 3とPython 2の両方がインストールされている場合は、pipの替わりにpip3を使用します。）

> pip install gym

Jupyter Notebookのインストール †

Anaconda NavigatorのHomeに戻り、リストから新しく追加した環境「gym」を選択して、「Install」をクリックします。

Gymの動作確認 †

Anaconda NavigatorのHomeから、「gym」を選択して、「Launch」をクリックします。

Jupyter Notebookが起動し、ブラウザが開きます。

新しいNotebookを開いて、次のサンプルプログラムを打ち込み、実行します。

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

for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()  # 状態
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample()  # 行動（一様選択） 0: 左、1: 右
        observation, reward, done, info = env.step(action)  # 行動を実行し、次の状態、報酬、終端状態かどうか、デバッグ用情報を受け取る
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

次のような画面が出てきて、ランダムな動きをしたらOKです。