gym.make(args.env)

这是一个用于创建 OpenAI Gym 环境的函数，它接受一个环境名称作为参数，并返回一个 Gym 环境对象，该对象可以用于训练强化学习算法。例如：

import gym

env = gym.make('CartPole-v0')

这将创建一个名为 'CartPole-v0' 的 Gym 环境对象，它模拟了一个杆子在小车上平衡的任务。你可以使用这个环境对象来与你的智能体交互，并观察它在环境中的表现。

相关问题

writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)

这段代码看起来像是一个强化学习的代码段。首先，它使用了 PyTorch 中的 `SummaryWriter` 类来记录训练过程中的数据。这个类可以将训练过程中的损失函数、准确率、梯度等数据写入到 TensorBoard 中，方便我们进行可视化分析。

接下来，代码使用了 `SubprocVecEnv` 类来创建一个多进程的环境。这个类可以并行地运行多个环境，从而加速训练过程。`lambda: gym.make(args.env)` 表示创建一个 `gym` 环境的函数，`[lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]` 表示使用 `args.worker` 个进程来运行这个函数创建的环境。

然后，代码使用 `gym.make(args.env)` 创建了一个单独的环境用于评估模型的性能。`envs.seed(seed)` 和 `eval_env.seed(seed+1)` 表示设置随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。

最后，代码使用了 `torch.manual_seed(seed)` 和 `np.random.seed(seed)` 来设置 PyTorch 和 NumPy 的随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。

envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)])

这段代码使用了 OpenAI 的 Gym 库创建了一个多进程的环境，其中 `args.env` 指定了要使用的环境名称，`args.worker` 指定了进程数量。`MultiPro.SubprocVecEnv` 是一个用于创建多进程环境的函数。它接受一个可迭代对象，其中每个元素都是一个用于创建环境的函数。在这里，使用 lambda 函数创建了 `args.worker` 个环境。这种方式可以加速模型训练，因为多个进程可以并行地执行环境交互操作。