开放式 AI 健身房实时运行，而不是尽可能快

Question

好的，那么OpenAI健身房中一定有一些选项可以让它尽可能快地运行吗？我有一个 linux 环境可以做到这一点(尽可能快地运行(，但是当我在 Windows 上运行确切的安装程序时，它只实时运行它。

我正在研究的特定环境是在Montezuma的Revenge Atari游戏中。我运行完全相同的代码，但在我的 linux 设置中，它能够更快地运行游戏。只是为了让你知道我的 Linux 计算机的规格比我的 Windows 更差。

这里有一些代码供那些想要它的人使用：

for i in range(episode_count):
    ob = env.reset()
    ob = np.expand_dims(ob, axis=0)
    time = 0
    while True:
        time += 1
        action = agent.act(ob, reward, done)
        new_ob, reward, done, _ = env.step(action)
        new_ob = np.expand_dims(new_ob, axis=0)
        agent.remember(ob, action, reward, new_ob, done)
        ob = new_ob
        env.render()
        if done or time >= 1000:
            print("episode: {}/{}, time: {}, e: {:.3}"
                  .format(i, episode_count, time, agent.epsilon))
            if len(agent.memory) > batch_size:
                agent.replay(batch_size)
            # agent.save("./save/montazuma-dqn.h5")
            break

同样的东西在两个设置上运行，在运行速度上得到不同的结果。

Answer 1

对于将来看到这个的人来说，这是因为self.env.render() .花了一些时间来弄清楚是什么减慢了我的代码速度。它最终渲染每个操作都需要时间，这会减慢您的代码速度