Неправильный ответ Коракота.
Вы действительно можете рендерить OpenAi Gym в колаборатории, медленно используя не что иное, как matplotlib.
Вот как:
установка xvfb и другие зависимости
!apt-get install -y xvfb python-opengl > /dev/null 2>&1
& установить Пивиртуальный дисплей :
!pip install gym pyvirtualdisplay > /dev/null 2>&1
затем импортируйте все свои библиотеки, включая matplotlib & ipythondisplay :
import gym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display as ipythondisplay
, затем вы хотите импортировать Display из дисплея pyvirtual и инициализировать ваш размер экрана, в этом примере 400x300 ...:
from pyvirtualdisplay import Display
display = Display(visible=0, size=(400, 300))
display.start()
И последнее, но не менее важное: функционально "rgb_array" рендеринг из спортзала , рендеринг в переменную "Screen", а затем построение экранной переменной с помощью Matplotlib! (отображается косвенно с использованием дисплея Ipython)
env = gym.make("CartPole-v0")
env.reset()
prev_screen = env.render(mode='rgb_array')
plt.imshow(prev_screen)
for i in range(50):
action = env.action_space.sample()
obs, reward, done, info = env.step(action)
screen = env.render(mode='rgb_array')
plt.imshow(screen)
ipythondisplay.clear_output(wait=True)
ipythondisplay.display(plt.gcf())
if done:
break
ipythondisplay.clear_output(wait=True)
env.close()
Ссылка на мою рабочую тетрадь для демонстрации тетради в лаборатории
https://colab.research.google.com/drive/16gZuQlwxmxR5ZWYLZvBeq3bTdFfb1r_6
Примечание: не все среды Gym поддерживают режим рендеринга "rgb_array", но большинство базовых поддерживает.