Gym is a standard API for reinforcement learning, and a diverse collection of reference environments# The Gym interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems:

2023年4月2日 · Gym 库 (https://gym.openai.com) 是OpenAI推出的 强化学习 实验环境库。 它用Python语言实现了离散之间智能体-环境接口中的环境部分。 本文中“环境”一次均指强化学习基本框架模型之“智能体-环境”接口中的“环境”，每个环境就代表着一类强化学习问题，用户通过设计和训练自己的智能体来解决这些强化学习问题。 所以，某种意义上，Gym也可以看作是一个强化学习习题集！ 本文介绍gym入门所需要必要最小知识集合，并以一个完整的代码示例结束。

2025年3月1日 · Gym库(https://gym.openai.com) 是OpenAI推出的强化学习实验环境库。 它用 Python 语言实现了离散之间智能体- 环境 接口中的 环境 部分。 本文中“ 环境 ”一次均指 强化学习 基本 框架模型之“智能体- 环境 ”接口中的“ 环境 ”，每个 环境 就代表着一类 强化学习 问题 ...

Gymnasium is a maintained fork of OpenAI’s Gym library. The Gymnasium interface is simple, pythonic, and capable of representing general RL problems, and has a compatibility wrapper for old Gym environments:

2024年2月6日 · gym是一个开源的强化学习实验平台，一个用于训练 强化学习算法 的Python库，它提供了一系列环境，让开发者可以专注于设计新的强化学习算法，而不需要从零开始搭建环境，使研究人员能够测试和比较他们的强化学习算法。 gym通过提供具有各种复杂度的任务，使得研究人员可以轻松地探索强化学习的各个方面。 这些任务涵盖了各种运动控制问题，例如机器人移动、游戏和许多其他类型的问题。 同时，其提供了页面渲染，可以可视化地查看效果。 gym提 …

Gym其实就是提供了强化学习需要的环境, 可以创造一些数据集, 用来测试和学习强化学习. Gym的官方文档说明 (本篇的介绍会基于这个官方文档的说明): Getting Started with Gym

Gym 是一个用于开发和对比 RL 算法的工具箱，兼容大部分数值计算的库，比如 TensorFlow 和 Theano 。 Gym 库主要提供了一系列测试环境——environments，方便我们测试，并且它们有共享的数据接口，以便我们部署通用的算法。 1 安装

gym是开发和比较强化学习算法的工具包。它对代理的结构不做任何假设，并且与任何数值计算库（如 TensorFlow 或 The. ）兼容。gym库是一个测试问题的集合-环境-你可以用来制定你的强化学习算法。这些环境有一个共享的接口，允许您编写一般的算法。

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