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Openai gym是一個用於開發和比較RL演算法的工具包，與其他的數值計算庫相容，如tensorflow或者theano庫。現在主要支援的是python語言，以後將支援其他語言。gym文件在https://gym.openai.com/docs。

Openai gym包含2部分：

1、gym開源庫：包含一個測試問題集，每個問題成為環境（environment），可以用於自己的RL演算法開發。這些環境有共享的介面，允許使用者設計通用的演算法。其包含了deep mind 使用的Atari遊戲測試床。

2、Openai gym服務：提供一個站點和api允許使用者對他們訓練的演算法進行效能比較。

總之，openai gym 是一個RL演算法的測試床（testbed）。

在增強學習中有2個基本概念，一個是環境（environment），稱為外部世界，另一個為智慧體agent（寫的演算法）。agent傳送action至environment，environment返回觀察和回報。

gym的核心介面是Env，作為統一的環境介面。Env包含下面幾個核心方法：

1、reset(self):重置環境的狀態，返回觀察。

2、step(self,action):推進一個時間步長，返回observation，reward，done，info

3、render(self,mode=’human’,close=False):重繪環境的一幀。預設模式一般比較友好，如彈出一個視窗。

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瞭解更多內容請下載下面的pdf文件：

 1-20160618-OpenAIGym入門與提高-1Gym環境構建與最簡單的RLagent.pdf

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