创建最简单的gym自定义环境
问题 学习一样东西最好自己动手做一个，想明白OpenAI gym的运行机制，我们就从0开始搭建个环境。
解决步骤 目录结构：
(.venv) gqw@u:~/workspace/gymtrain$ tree . ├── env │ ├── foo_env.py │ └── __init__.py └── foo_train.py 1 directory, 3 files gym将代码分为两部分：环境部分和训练部分
gym 环境 gym 对环境镜像了抽象，无论多复杂的环境，最终暴露出来的只有gym.Env抽象的5个方法：
step
reset
render
close
seed 我们现在实现一个最简单的环境类FooEnv:
import gym
class FooEnv(gym.Env):
""" This is a simple envirionment """
def __init__(self) -> None:
super(FooEnv).__init__()
self.seed()
def seed(self):
print("seed")
pass
def step(self, action):
print("step")
reward = 0
done = False
return None, reward, done, {}
def reset(self):
print("reset")
pass
def render(self):
return True
def close(self):
pass 它继承gym.
