openai健身房的铬恐龙
gym-chrome-dino的Python项目详细描述
#Gym Chrome Dino
一个用于Chrome Dino/T-Rex Runner游戏的OpenAI Gym环境
此环境利用了Chrome Dino的
[分叉版本]（https://github.com/elvisyjlin/T-Rex-Runner）
，也称为“T-Rex Runner”，
从Chrome脱机错误页提取。
>见[这里]（https://github.com/wayou/t-rex-runner/t-rex-runner）见[这里]
`` bash
`` bash
`` bash
` `` bash
pip install gym chrom dino健身chrom dino `` gam chrom dino `` bash
git-clone http://github.com/elvisyjlin/gym chrom dino.git/git-chrom dino.git-bash
pip安装-e
````
``用法
您可以从以下几个方面开始：
`` python
`` python
import gym
import gym_chrome_chrome dino
env=gym.make（'chromedino-v0-chromedino-v0’）
````````
``````
/>
`>
```````````````````“）
```
动作和奖励
*观察结果是一个形状为（150，600，3）的rgb numpy数组。
*可用的操作有0:“不做任何事”、1:“跳转”和2:“duck”。
*当恐龙活着时，奖励为0.01；当恐龙撞到可观察的物体（可能是仙人掌或鸟）时，惩罚为-1.0。
对于DeepMind DQN配方，我们为代理提供4个堆叠的大小调整的灰度帧（80、160、4），我们提供一种包装方法“make_dino（）”。它还附带了一个计时器包装器，它报告来自Gym Chrome Dino的“env.step（）”.
``python
``wrappers import make_Dino
env=make_Dino（env，timer=true，frame_stack=true）
```
dinogame
有一些有用的方法可以很好地控制训练环境。“dinegame”可以按如下方式访问：
``python
env.unwrapped.game
````
`dinogame`提供一个“get-score（）”方法来获取当前游戏的分数。
``python
`score=env.unwrapped.game.get-score（）
```
默认情况下，游戏的加速设置为零。如果要还原原始加速度值，请执行“设置加速度（true）”。另一方面，`设置加速（false）`设置值为零。
```python
env.unwrapped.game.set_加速（true）
```
例如
>这里是一个简单的使用“健身房铬恐龙”的示例。
``python
``python
``导入健身房铬恐龙从健身房中导入健身房铬恐龙。wrappappappers impimport-gym
impimport-gym-gym-chrom-chrom-dino
制造恐龙=gym.make（'chromedino-v0'）
env=make_dino（env，timer=true，frame_stack=true）
完成=true
而true:
如果完成：
env.reset（）
action=env.action_space.sample（）
观察、奖励、完成，info=env.step（action）
```
webdriver
`gym chrome dino`通过'selenium'在[chromedriver]（http://chromedriver.chrome.org）上运行游戏，因为这是监视和玩chrome dino的正确方法。因此，最新的chromedriver可执行文件将下载到程序所在的当前工作目录。
一个用于Chrome Dino/T-Rex Runner游戏的OpenAI Gym环境
此环境利用了Chrome Dino的
[分叉版本]（https://github.com/elvisyjlin/T-Rex-Runner）
，也称为“T-Rex Runner”，
从Chrome脱机错误页提取。
>见[这里]（https://github.com/wayou/t-rex-runner/t-rex-runner）见[这里]
`` bash
`` bash
`` bash
` `` bash
pip install gym chrom dino健身chrom dino `` gam chrom dino `` bash
git-clone http://github.com/elvisyjlin/gym chrom dino.git/git-chrom dino.git-bash
pip安装-e
````
``用法
您可以从以下几个方面开始：
`` python
`` python
import gym
import gym_chrome_chrome dino
env=gym.make（'chromedino-v0-chromedino-v0’）
````````
``````
/>
`>
```````````````````“）
```
动作和奖励
*观察结果是一个形状为（150，600，3）的rgb numpy数组。
*可用的操作有0:“不做任何事”、1:“跳转”和2:“duck”。
*当恐龙活着时，奖励为0.01；当恐龙撞到可观察的物体（可能是仙人掌或鸟）时，惩罚为-1.0。
对于DeepMind DQN配方，我们为代理提供4个堆叠的大小调整的灰度帧（80、160、4），我们提供一种包装方法“make_dino（）”。它还附带了一个计时器包装器，它报告来自Gym Chrome Dino的“env.step（）”.
``python
``wrappers import make_Dino
env=make_Dino（env，timer=true，frame_stack=true）
```
dinogame
有一些有用的方法可以很好地控制训练环境。“dinegame”可以按如下方式访问：
``python
env.unwrapped.game
````
`dinogame`提供一个“get-score（）”方法来获取当前游戏的分数。
``python
`score=env.unwrapped.game.get-score（）
```
默认情况下，游戏的加速设置为零。如果要还原原始加速度值，请执行“设置加速度（true）”。另一方面，`设置加速（false）`设置值为零。
```python
env.unwrapped.game.set_加速（true）
```
例如
>这里是一个简单的使用“健身房铬恐龙”的示例。
``python
``python
``导入健身房铬恐龙从健身房中导入健身房铬恐龙。wrappappappers impimport-gym
impimport-gym-gym-chrom-chrom-dino
制造恐龙=gym.make（'chromedino-v0'）
env=make_dino（env，timer=true，frame_stack=true）
完成=true
而true:
如果完成：
env.reset（）
action=env.action_space.sample（）
观察、奖励、完成，info=env.step（action）
```
webdriver
`gym chrome dino`通过'selenium'在[chromedriver]（http://chromedriver.chrome.org）上运行游戏，因为这是监视和玩chrome dino的正确方法。因此，最新的chromedriver可执行文件将下载到程序所在的当前工作目录。
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