Gymを順次インストールした。Gymのモデルをいくつか試してみた。GymのHPに載ってるCartPoleゲームのサンプルコードをいじりながら、仕組みを学んでいく。前回と同様、公式HPhttps://gym.openai.com/docsに従って進める。env.reset()このreset()関数でゲームが始まる。戻り値は初期状態のobservation。よって、この段階のobservationを出力してみる。step目のobservationは同じになった。みたら7行目でそのまま出力されてるので当たり前。action_spaceを出力するまずenvクラスhttps://github.com/openai/gym/blob/master/gym/core.pyを見ると、env.action_spaceはspaceクラスのオブジェクトで、有効なactionを表しているそう。8行目のenv.action_spaceがそれ。print(env.action_space)として確かめてみる。結果、Discrete(2)と出力された。Discreteクラスはhttps://github.com/openai/gym/blob/master/gym/spaces/discrete.pyに書かれている。spaceクラスの子クラス。discrete(2)は、取りうるべきactionが0と1の2つを意味するそう。observation_spaceを出力するenv.observation_spaceはhttps://github.com/openai/gym/blob/master/gym/core.pyにはspaceクラスのオブジェクトで、有効なobservationを表すそう。このobservation_spaceを出力してみる。print(env.observation_space)結果、Box(4,)と出た。Boxクラスはここhttps://github.com/openai/gym/blob/master/gym/spaces/box.pyに書かれている。spaceクラスの子クラス。有効なobservationは4次元だそう。Boxクラスにはhighとかlowとかの属性があるので、それを出力してみる。-3.40282347e+38]などと出力された。大政@masataka46株式会社ウェブファーマー代表。人工知能のコンサルティング。2006年に株式投資を始め、8年で資産を75倍にする。upLoginユーザーは見つかりませんでした。