这个库是由World Model的一作David Ha开发的实用estool库改编的，他用Keras和TensorFlow后端实现了神经网络的训练。
2.设置虚拟环境
我们需要创建一个Python 3虚拟环境(我用的是virutalenv和virtualenvwrapper)
3.安装包
4.安装requirements.txt
对于赛车环境来说，VAE和RNN可以用于随机的rollout数据上——也就是说，在每一个时间步中随机采取行动产生的观测数据。实际上，我们使用的是伪随机动作，最开始会强迫汽车加速，让它脱离起跑线。
由于VAE和RNN独立于决策控制器，所以需要保证我们提供各种各样的观察结果，和各种各样的动作，将它们存为训练数据。
要生成随机的rollout，可以从命令行运行以下指令：
