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
时间: 2024-02-18 09:05:18 浏览: 23
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:
```python
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。
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self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(6,), dtype=np.float32)
这行代码定义了环境的观测空间(observation space),即智能体可以观测到的状态的取值范围。这里采用的是一个 Box 空间,形状为 (6,),表示智能体可以观测到一个由 6 个数值组成的状态。具体来说,这个状态包括当前的股价、持有的股票数量、当前的现金余额、当前的总资产、历史收益率和历史动作收益率。其中,当前的股价、持有的股票数量、当前的现金余额、当前的总资产以及历史收益率都是非负数,因此下界被设为 0。而历史动作收益率可以取任意实数,因此上下界都被设为正无穷。数据类型为 np.float32。
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。