self.observation_space.append(spaces.Box(low=-np.inf, high=+np.inf, shape=(obs_dim,), dtype=np.float32)) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'怎么解决

这个错误通常是因为您正在使用的 Gym 版本较低，不支持 `dtype` 参数。您可以尝试更新 Gym 到最新版本，或者使用以下代码来替换您的现有代码：

import gym
import numpy as np
from gym import spaces

low = np.array([-np.inf] * obs_dim, dtype=np.float32)
high = np.array([+np.inf] * obs_dim, dtype=np.float32)
self.observation_space.append(spaces.Box(low=low, high=high))

这里，我们使用了 `numpy` 库来创建低和高的数组，然后将其传递给 Box 空间。这应该可以解决您遇到的问题。

相关问题

self.observation_space = spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,), dtype=np.float32)这段代码什么意思

这段代码定义了一个空间，它的名称是 `observation_space`，它是一个 `Box` 类型的空间。在这个空间中，每个元素都是浮点数类型，取值范围在 0.0 到 1.0 之间。这个空间的形状是 `(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,)`，也就是由 `self.cluster_feature_dim` 个聚类特征和 `self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim` 个任务特征组成的向量。这个空间通常用于定义智能体的观测空间，也就是智能体可以观测到的环境信息。

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

这段代码是一个 for 循环，在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。其中，`enumerate(self.agents)` 枚举了代理列表 `self.agents` 中的每个代理，并将其索引和值存储在 `index` 和 `agent` 变量中。

在循环中，对每个代理进行以下属性初始化：

- `agent.action_space`：代理的动作空间，使用 `spaces.Box` 定义，表示代理可以采取的动作的范围。
- `agent.observation_space`：代理的观测空间，使用 `spaces.Box` 定义，表示代理可以接收的观测的范围和形状。
- `agent.name`：代理的名称，用于区分不同的代理。
- `agent.plane`：代理在环境中的表示，通常是一个图片或矩阵。
- `agent.size`：代理的大小。

如果 `self.adversary` 为 True 并且当前代理是最后一个代理，则将其设置为攻击者，重新定义其观测空间和动作空间，以及名称和表示。