热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

人工智能深度学习OpenAI baselines的使用方法

这篇文章主要为大家介绍了人工智能深度学习OpenAI baselines的使用方法,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

OpenAI,由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织。2015年马斯克与其他硅谷科技大亨进行连续对话后,决定共同创建OpenAI,希望能够预防人工智能的灾难性影响,推动人工智能发挥积极作用

OpenAI、DeepMind,伯克利三个可以说是强化学习的推动者,其中OpenAI 为很多算法都写了baselines。本文讲开始运行例子,以A2C算法为例子(具体a2c算法原理后续讲解):

首先就是安装gym环境,具体直接参考OpenAI的github:

https://github.com/openai/gym

本文使用了Atari游戏,那么在gym中需要安装,不然有的游戏可能不会默认安装:

pip install -e '.[atari]'

这是原话:

The Atari environments are a variety of Atari video games. If you didn’t do the full install, you can install dependencies via pip install -e ‘.[atari]’ (you’ll need cmake installed) and then get started as follow:

import gym
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
env.reset()
env.render()

下一步就是clone baselines的仓库了:

git clone https://github.com/openai/baselines.git

然后进入目录进行运行:

目录如下:

total 48
drwxrwxr-x  6 jqw  jqw  4096 Jun  8 16:50 .
drwxrwxr-x  3 jqw  jqw  4096 Jun  7 11:07 ..
drwxrwxr-x 15 jqw  jqw  4096 Jun  8 19:42 baselines
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Jun  8 16:50 baselines.egg-info
drwxrwxr-x  2 jqw  jqw  4096 Jun  7 11:08 data
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw   504 Jun  7 11:08 Dockerfile
drwxrwxr-x  8 jqw  jqw  4096 Jun  7 11:08 .git
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw   285 Jun  7 11:08 .gitignore
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw  1087 Jun  7 11:08 LICENSE
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw  3417 Jun  7 11:08 README.md
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw   957 Jun  7 11:08 setup.py
-rw-rw-r--  1 jqw  jqw   224 Jun  7 11:08 .travis.yml
python3 -m baselines.a2c.run_atari

就可以了,其他的算法同样的道理。

注意:此处使用给的是python3,
那么对应需要在python3下安装numpy, matplotlib, tensorflow, 等一系列库,此处省略

参考:

https://github.com/openai/gym

https://github.com/openai/baselines

以上就是人工智能深度学习OpenAI baselines的使用方法的详细内容,更多关于人工智能OpenAI baselines的资料请关注其它相关文章!


推荐阅读
  • 基于dlib的人脸68特征点提取(眨眼张嘴检测)python版本
    文章目录引言开发环境和库流程设计张嘴和闭眼的检测引言(1)利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68个点标定 ... [详细]
  • 微软头条实习生分享深度学习自学指南
    本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享,包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性,并提供了一些建议。 ... [详细]
  • 推荐系统遇上深度学习(十七)详解推荐系统中的常用评测指标
    原创:石晓文小小挖掘机2018-06-18笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值, ... [详细]
  • 怀疑是每次都在新建文件,具体代码如下 ... [详细]
  • 【shell】网络处理:判断IP是否在网段、两个ip是否同网段、IP地址范围、网段包含关系
    本文介绍了使用shell脚本判断IP是否在同一网段、判断IP地址是否在某个范围内、计算IP地址范围、判断网段之间的包含关系的方法和原理。通过对IP和掩码进行与计算,可以判断两个IP是否在同一网段。同时,还提供了一段用于验证IP地址的正则表达式和判断特殊IP地址的方法。 ... [详细]
  • CEPH LIO iSCSI Gateway及其使用参考文档
    本文介绍了CEPH LIO iSCSI Gateway以及使用该网关的参考文档,包括Ceph Block Device、CEPH ISCSI GATEWAY、USING AN ISCSI GATEWAY等。同时提供了多个参考链接,详细介绍了CEPH LIO iSCSI Gateway的配置和使用方法。 ... [详细]
  • 本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法,以及参数和返回值的说明,并提供了一个示例代码。 ... [详细]
  • 开源Keras Faster RCNN模型介绍及代码结构解析
    本文介绍了开源Keras Faster RCNN模型的环境需求和代码结构,包括FasterRCNN源码解析、RPN与classifier定义、data_generators.py文件的功能以及损失计算。同时提供了该模型的开源地址和安装所需的库。 ... [详细]
  • 本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作,包括使用np.savetext保存文本文件,对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤,以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]
  • 通过Anaconda安装tensorflow,并安装运行spyder编译器的完整教程
    本文提供了一个完整的教程,介绍了如何通过Anaconda安装tensorflow,并安装运行spyder编译器。文章详细介绍了安装Anaconda、创建tensorflow环境、安装GPU版本tensorflow、安装和运行Spyder编译器以及安装OpenCV等步骤。该教程适用于Windows 8操作系统,并提供了相关的网址供参考。通过本教程,读者可以轻松地安装和配置tensorflow环境,以及运行spyder编译器进行开发。 ... [详细]
  • 阿里Treebased Deep Match(TDM) 学习笔记及技术发展回顾
    本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记,同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法,再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用,并介绍了TDM的背景和优势。最后,文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ... [详细]
  • YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程
    本文介绍了关于人工智能、神经网络和深度学习的知识点,并提供了YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算的详细教程。文章还提到了郑州最低生活保障的话题。对于从事目标检测任务的人来说,YOLO是一个熟悉的模型。文章还提到了yolov4和yolov6的相关内容,以及选择模型的优化思路。 ... [详细]
  • 生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]
  • 深度学习中的Vision Transformer (ViT)详解
    本文详细介绍了深度学习中的Vision Transformer (ViT)方法。首先介绍了相关工作和ViT的基本原理,包括图像块嵌入、可学习的嵌入、位置嵌入和Transformer编码器等。接着讨论了ViT的张量维度变化、归纳偏置与混合架构、微调及更高分辨率等方面。最后给出了实验结果和相关代码的链接。本文的研究表明,对于CV任务,直接应用纯Transformer架构于图像块序列是可行的,无需依赖于卷积网络。 ... [详细]
  • 本文总结了使用不同方式生成 Dataframe 的方法,包括通过CSV文件、Excel文件、python dictionary、List of tuples和List of dictionary。同时介绍了一些注意事项,如使用绝对路径引入文件和安装xlrd包来读取Excel文件。 ... [详细]
author-avatar
345877103_b54cd7
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有