OpenAi Gymを録画

せっかくなので動画をとろうと

ググってもコレといった解決策がないなか

参考になる部分はしつつ

video_recorder.pyの中身とか見ながら

たどり着いた回答が以下のコード

pythonはインデントにうるさかった

Atomエディタ終了してた

あと追加で色々いれた

sudo　がないと　not writeable　とか言われた

sudo pip install --upgrade gym

sudo pip install gym[atari]

pip install ffmpeg

sudo pip install ffmpeg

sudo pip install imageio-ffmpeg

sudo pip install moviepy

    moviepyはvideo_recorder.pyの注意書きにあった

以下pythonのコード

内容はともかく

録画できたので良しとする

import gym

from gym.wrappers.monitoring.video_recorder import VideoRecorder

env=gym.make("LunarLander-v2",render_mode="rgb_array")

vid = VideoRecorder(env, "./video.mp4")

env.action_space.seed(42)

observation, info = env.reset(seed=42)

for _ in range(1000):

observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(env.action_space.sample())

vid.capture_frame()

if terminated or truncated:

observation, info = env.reset()

env.close()

vid.close()

openai gym をインストールしてルナランダーを動かすまで

chatgptに

ローカルで使えないか聞いてみた

chatgptはgpt3が必要で

gpt3のモデルのサイズは173GBだけど

ダウンロードさせないしマシンパワーも必要だから

一般向けではないよといわれたので

openai gymを試すことにした

pip install openai

    コマンド 'pip' が見つかりません。次の方法でインストールできます:

    sudo apt install python3-pip

pipが入ったので

    sudo pip install openai

          Getting requirements to build wheel ... error

          error: subprocess-exited-with-error

エラー

pipのアップグレード？

     python3 -m pip install --upgrade pip

wheelはpandasの機能っぽい

    pip install pandas

で

    pip3.10 install openai

        Successfully built openai

openaiは入ったみたい

    sudo pip3.10 install requests numpy tqdm

tqdmはなぜ入れたのかわからないが一応

でgymのライブラリを追加

    !pip3 install gym[box2d]

              error: command 'swig' failed: No such file or directory

コマンドswigでfailed　入ってなかったのでインストールする

    sudo apt-get install swig

よくわからないので全部入れる

pip3.10 install requests numpy tqdm install gym[all]

これでgymは動いた

ルナランダーのコードは

Basic Usageにあったのを使う

import gym

from gym.utils.play import play

env = gym.make("LunarLander-v2", render_mode="human")

env.action_space.seed(42)

observation, info = env.reset(seed=42)

for _ in range(10000):

    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(env.action_space.sample())

    if terminated or truncated:

        observation, info = env.reset()

env.close()

これを 'runar.py'とかのファイル名で保存して

    cd　

でカレントディレクトリをファイルのあるディレクトリにして

    python3 runar.py

でデモが見れた