OpenAI Gym, Gym Atari のインストール

OpenAI は、強化学習のツールキット．このページでは，インストール手順を示す．

謝辞：OpenAI Gym の作者に感謝します

前準備

Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。

方法1：winget によるインストール

Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install -e --id Python.Python.3.12 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
ダウンロードしたインストーラーを実行する。
初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】 Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Git の公式ページ: https://git-scm.com/

OpenAI Gym, Gym Atari のインストール

Window でコマンドプロンプトを実行

OpenAI Gym のダウンロード

ダウンロードに，gitを用いる．

mkdir c:\pytools
cd c:\pytools
rmdir /s /q gym
git clone https://github.com/openai/gym

OpenAI Gym のインストール
* 「pip install ...」は，Python パッケージをインストールするための操作． Ubuntu でシステムの python3 を使っているときは，「pip install ...」の代わりに「sudo pip3 install ...」のように操作すること．
```
cd c:\pytools
cd gym
pip install -e .
```
OpenAI Gym のバージョン確認
Windows のコマンドプロンプトで、次のコマンドを実行
バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．
```
python -c "import gym; print( gym.__version__ )"
```
Gym Atari のインストール
```
pip install gym[atari]
```

試しに動かしてみる

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）
Ubuntu では python3

Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

python

SpaceInvaders-v0

import gym
env = gym.make('SpaceInvaders-v0')
observation = env.reset()
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

CartPole-v0

import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
observation = env.reset()
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample()
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

Copy-v0

import gym
env = gym.make('Copy-v0')
observation = env.reset()
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample() # your agent here (this takes random actions)
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break

toy_text

import gym
env = gym.make('FrozenLake-v0')
observation = env.reset()
for i_episode in range(20):
    observation = env.reset()
    for t in range(100):
        env.render()
        print(observation)
        action = env.action_space.sample() # your agent here (this takes random actions)
        observation, reward, done, info = env.step(action)
        if done:
            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
            break