OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包。它提供了模拟的训练环境，使强化学习代理可以根据观察采取行动，并根据行动获得奖励。
OpenAI Gym提供了丰富的仿真环境，包括经典控制问题中的倒立摆问题等。可以使用gym.make()函数加载环境，并通过调用reset()函数来重置环境。接下来，可以使用step()函数来执行行动并获取环境的新观察结果和奖励。
OpenAI Gym兼容主流计算平台，如TensorFlow、PyTorch和Theano。可以用于构建强化学习应用，如训练机器人、制定商品价格和库存管理等。
使用pip install gym命令进行安装。
使用import gym和gym.make()函数来加载特定的环境。返回一个Env对象，该对象包含了环境的基本结构和属性。
使用reset()函数来初始化环境，并获取对环境的第一次观察。可以使用seed或option参数来指定随机种子或初始化选项。
使用step()函数来执行agent在环境中的行动。行动可以是移动机器人或按下游戏控制器上的按钮等。
agent从更新的环境中接收新的观察结果和奖励。观察结果可以用来判断当前环境状态，奖励可以用来评估行动的好坏。
OpenAI Gym可以用来构建自定义的强化学习环境。可以根据具体需求定义环境的观察空间和行动空间等。
使用OpenAI Gym可以构建扩展规模的机器人模拟软件。可以用于训练机器人进行各种任务，如走路、跑步等。
使用OpenAI Gym可以构建广告服务器、股票交易机器人等。可以用于预测销售、推荐产品等市场营销任务。
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OpenAI Gym是一个用于研发和比较强化学习算法的工具包，提供了一系列的模拟环境，如CartPole倒立摆、MountainCar山车等，用于训练强化学习代理（agent）。
OpenAI Gym的基本用法主要包括以下几个步骤：
OpenAI Gym提供了多种常用的环境，包括但不限于以下几个：
可以按照以下步骤自定义一个OpenAI Gym的环境：
