前面的文章介绍了太多强化学习的理论，今天我们就通过具体项目，理论结合实践深入理解和学习强化学习。
Spinning Up 是大名鼎鼎的Open AI推出的免费强化学习教学项目，旨在降低强化学习的门槛，让初学者能在项目实践的过程中一步一步循序渐进地学习。项目不仅提供了详细的理论介绍，同时还有完整的练习代码，真的不不愧是学习深度强化学习的良心之作。
废话不多说，网站和文档在这里，拿走不谢。当然官方文档是英文的，英文有困难的同学可以在这里找到热心网友翻译的中文镜像。
环境安装其实不困难，按照官网文档一步一步来就可以了，我这里提几个关键注意的点。
conda install tensorflow
官方推荐安装MuJoCo, MuJoCo是一个物理引擎，能够更加形象地展示Agent(机器人)的学习过程，文章结尾会展示一个MuJoCo的3D动画。
MuJoCo是一个商业软件，但是可以提供30天的免费许可证书，同时对学生也可以提供一年的免费许可证书，如果有大学的邮箱的读者朋友，强烈建议安装。
安装 MuJoCo 需要到Github页面按照文档一步一步进行安装。由于MuJoCo文档是写给有一定开发经验的开发者看的，所以写得比较简单，同时还有一些坑需要注意。
第一步，在官网用学校邮箱注册后，如果审核通过会收到账号。
第二步，账号需要绑定电脑ID，电脑ID获取方法(Mac 为例)，下载可执行文件getid_osx后，在终端getid_osx文件目录下，执行下面命令
chmod -f 711 getid_osx
./getid_osx
第三步，绑定账号和电脑ID，稍后会收到许可证书『mjkey.txt.』文档。
~/.mujoco/mjkey.txt
这样的话后续安装会出错，正确的位置应该是这里
~/.mujoco/mjpro150/bin/mjkey.txt`
pip3 install -U 'mujoco-py<1.50.2,>=1.50.1'
pip3 install gym[mujoco,robotics]
注意测试的时候，如果用Anaconda不要忘了激活环境（如果环境名是spinningup）
source activate spinningup
如果没有安装 MuJoCo的话使用这条命令
python -m spinup.run ppo --hid "[32,32]" --env LunarLander-v2 --exp_name installtest --gamma 0.999
训练完成后，通过这条命令可以查看训练的动画效果，是一个飞船定点落地的动画。
图片来自我的电脑截图
如果安装了MuJoCo的话可以使用这条命令来训练机器人走路
python -m spinup.run ppo --hid "[32,32]" --env Walker2d-v2 --exp_name mujocotest
最后欣赏一下训练成果吧：
图片来自我的电脑截图