OpenAI Gym Atari on Windows

题意:在Windows系统上使用OpenAI Gym的Atari环境

问题背景:

I'm having issues installing OpenAI Gym Atari environment on Windows 10. I have successfully installed and used OpenAI Gym already on the same system.

It keeps tripping up when trying to run a makefile.

I am running the command pip install gym[atari]

Here is the error:

and here is what I currently have on my system...cmake and make are both clearly installed.

问题解决:

I ended up installing Bash on Ubuntu on Windows and using it to run the OpenAI Gym / Atari environment. OpenAI Gym has very limited support for Windows at the moment.

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/784598.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2024已过半,还没试过在vue3中使用ioc容器吗?

Vue3 已经非常强大和灵活了,为什么还要引入 IOC 容器呢?IOC 容器离不开 Class,那么我们就从 Class 谈起 Class的应用场景 一提起 Class,大家一定会想到这是 Vue 官方不再推荐的代码范式。其实,更确切的说&#xff0c…

SSO单点登录-1-同浏览器进行单点登录

前端同域 客户端前端同域,则cookie可以存在相同的域名或顶级域名下,一个客户端登录成功后,将token信息保存到域名下的cookie中其他不同客户端访问时,因为域名或者顶级域名相同,也能取到域名下的cookie中的token信息并…

动态粒子发射特效404网站HTML源码

源码介绍 动态粒子发射404网站HTML源码,粒子内容可以进行修改,默认是4,0数字还有一个页面不存在英文,可以自行修改,喜欢的朋友可以拿去使用,源码是html,记事本打开修改即可,鼠标双击…

大模型应用元年,到底有哪些场景可以实际落地场景?

很多企业和个人都号称自己打造了AI大模型实际落地场景,其中有噱头、蹭热点,也有真实落地应用的。下面我将聊聊有哪些应用是真实落地可执行的。 大模型写作 生成式大语言大模型的看家本领非写作莫属。大模型输出logits的基础上加上top_p、top_k、temper…

昇思MindSpore学习笔记5-02生成式--RNN实现情感分类

摘要: 记录MindSpore AI框架使用RNN网络对自然语言进行情感分类的过程、步骤和方法。 包括环境准备、下载数据集、数据集加载和预处理、构建模型、模型训练、模型测试等。 一、概念 情感分类。 RNN网络模型 实现效果: 输入: This film is terrible 正…

Tomcat的负载均衡、动静分离

一、如何tomcat和nginx负载均衡及动静分离:2台tomcat,3台nginx来实现 1.首先设置tomcat1和tomcat2服务器 关闭两台tomcat的防火墙及安全机制:systemctl stop filwalld setenforce 0 进入tomcat目录的webapps中,创建test 2.配…

PI 接口日志设置

一、全局设置 SAP NetWeaver Administrator ---> 配置 ---> 基础架构 ---> Java系统属性 ---> 选择服务页签 ---> 选择 "XPI Adapter:XI"服务进行设置。 1760915 - FAQ: Staging and Logging in PI 7.3 and higher 2518441 - The tablespace PSAPSR…

亿康源精英盛宴暨亿康源启动成功举办

(本台记者报)2024年7月7日下午,亿康源精英盛宴暨启动仪式在杭州市中维歌德大酒店盛大举行。此次盛会不仅吸引了行业内的专业人才、著名投资界大咖和科技领域的杰出企业家,还汇聚了众多关注大健康产业的各界人士,共同见…

【Linux】进程间通信——匿名管道

为什么要进行进程间通信? 1.数据传输:一个进程需要将它的数据发送给另一个进程,比如我们有两个进程,一个负责获取数据,另一个负责处理数据,这时第一个进程就要将获取到的数据交给第二个进程 2.资源共享&…

永磁同步电机无速度算法--滑模观测器(反正切、反余弦)

一、原理介绍 在永磁同步电机滑模观测器控制中,转子的位置和转速信息与反动电势密切相关。滑模观测器控制基本设计思路是:利用永磁同步电机的电压、电流信息,通过永磁同步电机数学模型,估算出电机在两相静止坐标系中的反电动势信…

(十) Docker compose 本地部署 apollo

文章目录 1、apollo2、数据库准备3、启动后会用到的几个地址4、docker-compose运行 apollo方式一:使用容器 hostName 作为网络媒介apollo 客户端通过宿主机端口 拉取配置(推荐)apollo 客户端通过 自定义hostName 拉取配置 方式二:使用端口映射固定 ip 作…

transformer网络学习

Transformer encoder-decoder模型之间共享的是Encoder最后一层输出的hidden-state。 GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. Bert2Bert中,Encoder的hidden-state同…

阿里开源语音理解和语音生成大模型FunAudioLLM

近年来,人工智能(AI)的进步极大地改变了人类与机器的互动方式,例如GPT-4o和Gemin-1.5等。这种转变在语音处理领域尤为明显,其中高精度的语音识别、情绪识别和语音生成等能力为更直观、更类人的交互铺平了道路。阿里开源…

JAVA Tesseract OCR引擎

Tess4j是一个基于Tesseract OCR引擎的Java库, Tesseract库最初由惠普实验室于1985年开发&#xff0c;后来被Google收购并于2006年开源。识别效果不好&#xff0c;速度还慢&#xff0c;但是好早好早了。 一、POM依赖 <!--OCR识别https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesserac…

library source does not match the bytecode for class SpringApplication

library source does not match the bytecode for class SpringApplication 问题描述&#xff1a;springboot源码点进去然后download source后提示标题内容。spring版本5.2.8.RELEASE&#xff0c;springboot版本2.7.18 解决方法&#xff1a;把spring版本改为与boot版本对应的6.…

昇思25天学习打卡营第5天|MindSpore网络模型构建

打卡 目录 打卡 模型类 模型网络&#xff1a;定义与使用 模型层级分解 nn.Flatten 张量转换-演示查看 nn.Dense 全连接层-演示查看 nn.ReLU 非线性激活层-演示查看 nn.SequentialCell 有序网络容器 nn.Softmax 多分类概率预测 模型参数 前置感受&#xff1a;总的来说…

前端面试题25(css常用的预处理器)

在前端开发领域&#xff0c;CSS预处理器在面试中经常被提及&#xff0c;其中最流行的三种预处理器是Sass、LESS和Stylus。下面分别介绍它们的特点和优势&#xff1a; 1. Sass&#xff08;Syntactically Awesome Style Sheets&#xff09; 优势&#xff1a; 变量&#xff1a;允…

【购物车案例】for循环为什么使用key

要做出一个简单的购物车界面。首先&#xff0c;有一个复选框&#xff0c;可以选择商品&#xff0c;后面紧跟的是商品名称&#xff0c;然后&#xff0c;是删除按钮&#xff0c;根据这个需求&#xff0c;先写出一个简单的界面&#xff0c;代码如下&#xff1a; <template>…

思路打开!腾讯造了10亿个角色,驱动数据合成!7B模型效果打爆了

世界由形形色色的角色构成&#xff0c;每个角色都拥有独特的知识、经验、兴趣、个性和职业&#xff0c;他们共同制造了丰富多元的知识与文化。 所谓术业有专攻&#xff0c;比如AI科学家专注于构建LLMs,医务工作者们共建庞大的医学知识库&#xff0c;数学家们则偏爱数学公式与定…

论文解析——Full Stack Optimization of Transformer Inference: a Survey

作者及发刊详情 摘要 正文 主要工作贡献 这篇文章的贡献主要有两部分&#xff1a; 分析Transformer的特征&#xff0c;调查高效transformer推理的方法通过应用方法学展现一个DNN加速器生成器Gemmini的case研究 1&#xff09;分析和解析Transformer架构的运行时特性和瓶颈…