构建自己的gym训练环境

构建自定义的 Gym 训练环境，是机器学习特别是强化学习中常见的任务，Gym（Generalized Environment for Reinforcement Learning）是由 OpenAI 开发的一个通用的强化学习平台。如果你想创建自己的环境，通常需要遵循以下几个步骤：

1. **定义状态和动作空间**：你需要明确环境的状态是什么样的（如像素图像、数字特征等），以及代理（agent）可以采取的动作有哪些。

2. **编写 `Env` 类**：这个类继承自 `gym.Env`，并实现其中的一些方法，如 `reset()` 初始化环境，`step(action)` 根据行动更新环境并返回新的状态、奖励和是否达到终止条件。

3. **模拟物理过程**：对于物理模拟环境，可能涉及到运动学、动力学模型，以及与外部世界的交互。

4. **回报函数设计**：确定如何计算每个状态下的奖励，这将影响智能体的学习过程。

5. **观察转换**：环境可能会提供原始数据（例如像素图片），可能需要对它们进行预处理以便于算法处理。

6. **实现 `render()`** 可选的，如果想在训练过程中可视化环境的话，你可以实现此功能。

7. **测试和调试**：确保环境的行为符合预期，并通过 `gym.test()``` 进行测试。