Stable Baselines Zoo の動画ファイル出力機能を使って MinitaurBulletEnv-v0環境 を実行する様子を動画ファイルにしてみます。
MinitaurBulletEnv-v0環境 は、三角形の車輪を持つ車のような物体をうまく前に進めるようにする環境です。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo dqn --env MinitaurBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo の動画ファイル出力機能を使って BeamRiderNoFrameskip-v4環境 を実行する様子を動画ファイルにしてみます。
BeamRiderNoFrameskip-v4環境 は、簡単なシューティングゲームです。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo dqn --env BeamRiderNoFrameskip-v4 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo には、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに保存する機能があります。
この機能を使って AntBulletEnv-v0環境 を実行する様子を動画ファイルに出力します。
AntBulletEnv-v0環境 はアリっぽい形をした４本足の模型がうまく歩けるように調整する環境です。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env AntBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo には、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに保存する機能があります。
この機能を使って HumanoidBulletEnv-v0環境 を実行する様子を動画ファイルに出力します。
HumanoidBulletEnv-v0環境 は人の形をした模型がうまく歩けるように調整する環境です。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env HumanoidBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo には、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに保存する機能があります。
この機能を使って MinitaurBulletDuckEnv-v0環境 を実行する様子を動画ファイルに出力します。
MinitaurBulletDuckEnv-v0環境 は車輪が３角形の車の上にアヒルが乗っていて、それを落とさないように進まなければいけないちょっと変わった環境です。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env MinitaurBulletDuckEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo には、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに保存する機能があります。
この機能を使って BreakoutNoFrameskip-v4環境 を実行する様子を動画ファイルに出力します。
BreakoutNoFrameskip-v4環境 は昔懐かしのブロック崩しゲームです。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で、学習済みモデルを実行している様子を動画ファイルに出力します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env BreakoutNoFrameskip-v4 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo の学習済みモデルを実行した様子を、動画ファイルに保存する機能を使って Walker2DBulletEnv-v0環境 を実行します。
Walker2DBulletEnv-v0環境 は2次元の下半身（Walker2D）がまっすぐ歩く（Bullet）環境です。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で学習済みモデルのビデオ録画を実行します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env Walker2DBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo の学習済みモデルを実行した様子を動画ファイルに保存する機能を使って HopperBulletEnv-v0環境 を実行します。
HopperBulletEnv-v0環境 は何かがぴょんぴょん（Hopper）とまっすぐ進む（Bullet）環境です。（？）
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で学習済みモデルのビデオ録画を実行します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env HopperBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo の学習済みモデルを実行した様子を動画ファイルに保存する機能を使って HalfCheetahBulletEnv-v0環境 を実行します。
HalfCheetahBulletEnv-v0環境 は半分（Half）のチータ（Cheetah）が弾丸（Bullet）みたいに走る環境です。（！？）
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
次の条件で学習済みモデルのビデオ録画を実行します。
[コマンド]
1 | python3.7 -m utils.record_video --algo ppo2 --env HalfCheetahBulletEnv-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
Stable Baselines Zoo には、学習済みモデルを実行した様子を動画ファイルに保存する機能があります。
(Ubuntu 19.10で動作確認しています。)
動画ファイルを保存するために必要な ffmpeg コマンドをインストールしておきます。
1 | sudo apt-get install ffmpeg |
次の条件で学習済みモデルのビデオ録画を実行します。
[コマンド]
1 | python -m utils.record_video --algo ppo2 --env MountainCar-v0 -n 1000 |
上記コマンドを実行すると、次のような動画ファイルが出力されます。
