Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)

【Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)】的更多相关文章

Ubuntu下常用强化学习实验环境搭建(MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2)

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的…

常用增强学习实验环境 I (MuJoCo, OpenAI Gym, rllab, DeepMind Lab, TORCS, PySC2) (转载)

原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的.所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样.这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验…

常用增强学习实验环境 II (ViZDoom, Roboschool, TensorFlow Agents, ELF, Coach等) （转载）

原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

【强化学习】百度云BCC openai gym 环境配置

openai gym是RL算法的测试床.为了直观和便于调试,我们需要可视化界面.然而远程服务器使用openGL的问题比较棘手,这篇博客记录在百度云BCC上配置openai gym环境的注意事项. 按照gym的指示,需要用 xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" bash 来创建fake display 然而,运行到env.render()时会有这样的问题:pyglet requires an X server with GLX 也就是说,我们的openG…

ubuntu 深度学习cuda环境搭建，docker-nvidia 2019-02

ubuntu 深度学习cuda环境搭建 ubuntu系统版本 18.04 查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强) 首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行 lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315] (rev a1)03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GF119 HDMI Audio Con…