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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonのstablebaselinesのgailについて質問です(おそらくMPIが不十分?)

gogongon

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投稿2020/05/01 14:23

編集2020/05/02 14:48

stablebaselinesのgailについて質問です

pythonのstablebaselineでgailを用いようとしたら以下のようなエラーが出てしまいました。
どのように改善したらよろしいですか?
gailではなく、dqnやppo2なら成功するんですけどgailだとなぜか上手くいかないです

発生している問題・エラーメッセージ

例外が発生しました: RuntimeError

An attempt has been made to start a new process before the
current process has finished its bootstrapping phase.

This probably means that you are not using fork to start your
child processes and you have forgotten to use the proper idiom
in the main module:

if name == 'main':
freeze_support()
...

The "freeze_support()" line can be omitted if the program
is not going to be frozen to produce an executable.
File "C:\Users\user\Desktop\vscode\python\gail.py", line 19, in <module>
model.learn(total_timesteps=10000)
File "<string>", line 1, in <module>

該当のソースコード

import gym
import time
from stable_baselines import GAIL
from stable_baselines.common.policies import MlpPolicy
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines.gail import ExpertDataset, generate_expert_traj

env = gym.make('CartPole-v1')
env = DummyVecEnv([lambda: env])

dataset = ExpertDataset(expert_path='expert_cartpole.npz', verbose=1)

model = GAIL(MlpPolicy, env, dataset, verbose=1)

model.learn(total_timesteps=10000)

state = env.reset()
while True:
time.sleep(1.0/10.0)
env.render()
action, _ = model.predict(state)
state, reward, done, info = env.step(action)
if done:
env.reset()

試したこと

if name == 'main':
freeze_support()
をそのまま書いたり
エラー箇所の部分をコメントアウトすると作動します(作動するだけで結果は上手くいかないです)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

windowsのMPIをインストールしたのですが実行されているか分からないです
pip install stabelebaseline[mpi] == 2.28は行いました
python3.7
tensorflow 1.14
stablebaseline 2.8

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