class SubprocVecEnv(VecEnv): def __init__(self, env_fns, spaces=None): """ envs: list of gym environments to run in subprocesses """ self.waiting = False self.closed = False nenvs = len(env_fns) self.nenvs = nenvs self.remotes, self.work_remotes = zip(*[Pipe() for _ in range(nenvs)]) self.ps = [Process(target=worker, args=(work_remote, remote, CloudpickleWrapper(env_fn))) for (work_remote, remote, env_fn) in zip(self.work_remotes, self.remotes, env_fns)] for p in self.ps: p.daemon = True # if the main process crashes, we should not cause things to hang p.start() for remote in self.work_remotes: remote.close() self.remotes[0].send(('get_spaces', None)) observation_space, action_space = self.remotes[0].recv() VecEnv.__init__(self, len(env_fns), observation_space, action_space)
时间: 2023-11-26 12:06:22 浏览: 37
这是一个使用多进程实现的向量化环境类 `SubprocVecEnv` 的实现。它继承自 `VecEnv`,并利用 `Pipe` 和 `Process` 实现了多个环境的并行运行。
在初始化过程中,它首先创建了 `nenvs` 个管道,每个管道对应一个子进程和一个远程对象。然后根据 `env_fns` 中传入的环境函数创建 `nenvs` 个子进程,并将每个子进程的 `work_remote`、`remote` 和 `env_fn` 传入 `worker` 函数中。`worker` 函数将会在子进程中运行,其中 `work_remote` 对应子进程的管道,`remote` 对应主进程的管道,`env_fn` 则是用 `CloudpickleWrapper` 封装后的环境函数。`CloudpickleWrapper` 是用于序列化环境函数的工具类。
子进程启动后,主进程会关闭它们的 `work_remote` 管道,然后通过 `self.remotes[0]` 发送 `('get_spaces', None)` 消息给第一个子进程。第一个子进程将会接收到此消息,并调用环境的 `observation_space` 和 `action_space` 属性获取状态空间和动作空间,然后通过 `self.remotes[0]` 发送这两个空间给主进程。主进程接收到这两个空间后,将它们传给 `VecEnv` 的构造函数,完成向量化环境的初始化。
相关问题
def __init__(self, env_fns, spaces=None):
这是一个 Python 类的构造函数,其中包含了两个参数:env_fns 和 spaces(可选参数)。
env_fns 是一个包含多个函数的列表,每个函数都返回一个游戏环境对象。这些游戏环境对象是 AI 算法用来学习和优化的。
spaces 是一个空间对象,用于描述这些游戏环境的观察空间和动作空间。如果没有提供 spaces 参数,则默认使用每个游戏环境自己的空间。
在实例化这个类时,可以将一组游戏环境对象传递给 env_fns 参数,并可选地传递一个空间对象给 spaces 参数。这个构造函数会将这些游戏环境和空间对象存储在类的属性中,以供后续的方法调用使用。
def __init__(self, env):解释一下这个代码
这是一个Python类的构造函数(__init__),它接受一个参数env。构造函数在创建对象时被调用,并且用于设置对象的初始状态。
在这个特定的代码中,env是一个对象,代表着环境。在构造函数中,它被传递给对象并存储在对象的一个属性中,以便在对象的整个生命周期中可以使用。
例如,如果一个名为MyClass的类定义了一个构造函数,并接受一个名为env的参数,那么当你创建一个对象时,你可以这样写:
```
my_object = MyClass(my_env)
```
这将使用env对象来初始化my_object,并将env存储在my_object的一个属性中,以便在类的其他方法中使用。