openai gym cart pole 설정

PC를 거실에 설치하고 docker로 tensorflow를 설정했다. docker가 쉽고 간편하여 다 좋은데 그래픽 사용자 인터페이스를 지원하지 않는다. gym을 설정하기 어렵다. 찾다보니 다음 순서로 진행하면 동영상 파일을 만든다. 아직 맛만 보아 뭔지 잘 모르겠으나, 일단 에러없는 화면을 보니 안심된다.

• pip로 gym 관련 모듈 설치
• python3-opengl 모듈 설치
• xvfb 모듈 설치
• jupyter notebook 설치
• python에서 wrappers로 실행.

jupyter notebook을 xvfb-run 아래와 같이 실행한다.

xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" jupyter notebook --allow-root

여기를 웹으로 접속하여 아래 코드를 실행하면 cartPole을 동영상으로 녹화한다.

import gym
from gym import wrappers

env = gym.make('CartPole-v1')
env = wrappers.Monitor(env, "./gym-results-Cart", force=True)
observation = env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, done, info = env.step(action)
    if done: break
env.close()