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【Pythonによる機械学習6(強化学習の基礎 補足)の目次】
参考書
本ブログの内容の詳細は、「機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門」に掲載されています。
機械学習に必要な数学の復習から、機械学習のアルゴリズムの導出およびPythonの基本ライブラリのみを用いた実装方法まで学びたい方は、本書籍をご活用ください。
bookclub.kodansha.co.jp
WindowsのAnacondaへのOpenAI Gymのインストール手順
1)コマンドプロンプト上で、pipを用いて以下のパッケージをインストール
pip install gym
2) 動作確認
以下のように、pythonのインタラクティブモードで、mountaincarの環境を読み込み、render()を実行しxmingでmountaincarが表示されるかどうか確認します。
> python >>> import gym >>> agent= gym.make('MountainCar-v0') >>> agent.reset() array([-0.44697984, 0. ]) >>> agent.render() >>> agent.close()
その他のgymの実行例
【Acrobotの場合】
import gym agent = gym.make('Acrobot-v1') agent.reset() for i in range(500): agent.step(agent.action_space.sample()) agent.env.render() agent.close()
【倒立振子の場合】
mport gym agent = gym.make('CartPole-v0') agent.reset() for i in range(500): agent.step(agent.action_space.sample()) agent.env.render() agent.close()
Windows subsystem for LinuxへのOpenAI Gymのインストール手順
1) windows subsystem for Linux(WSL)の設定とUbuntuのインストール
Qiitaのページhttps://qiita.com/Aruneko/items/c79810b0b015bebf30bbを参考にして、windows subsystem for Linuxの設定を行い、Ubuntuをインストールします。
2) Anacondaのインストール
hirotaka-hachiya.hatenablog.com
を参考に、wgetでAnacondaのLinux版「Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh」をwgetでダウンロードし、実行してインストールします。
> wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
~/.bashrcにインストールしたAnaconda3のパスを設定し、「source ~/.bashrc」を実行します。
export PATH=export PATH="/home/hachiya/anaconda3/bin:$PATH
3) WindowsのXサーバXmingのインストール
インストールしたUbuntuにはGUIがないので、別途Xserverを用意する必要があります。フリーでも便利なXserver「Xming」をインストールします。具体的には、Xming-6-9-0-31-setup.exeを、https://ja.osdn.net/projects/sfnet_xming/releases/からダウンロードし実行してインストールします。
次に、~/.bashrcにDISPLAYの設定をし、「source ~/.bashrc」を実行します。
export DISPLAY=localhost:0.0
4) OpenAI Gymのインストール
以下の手順でopen AI gym、ubuntuのパッケージおよびATARIのインストールをします。
- gymのインストール
> pip install gym
- 基本パッケージのインストール
> sudo apt-get install -y cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev libboost-all-dev libsdl2-dev swig
- 基本パッケージのインストール(ubuntu 18.04LTSの場合)
> sudo apt-get install -y cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb ffmpeg xorg-dev libboost-all-dev libsdl2-dev swig
- Atari社のGameおよびその他の環境ライブラリのインストール
> pip install 'gym[atari]' > pip install 'gym[all]'
5) 動作確認
以下のように、pythonのインタラクティブモードで、mountaincarの環境を読み込み、render()を実行しxmingでmountaincarが表示されるかどうか確認します。
> python >>> import gym >>> agent= gym.make('MountainCar-v0') >>> agent.reset() array([-0.44697984, 0. ]) >>> agent.render() >>> agent.close()