gym.ActionWrapper是什么
时间: 2023-07-03 15:25:06 浏览: 52
gym.ActionWrapper 是 OpenAI Gym 中的一个动作包装器,用于包装原始的动作空间,以提供一些额外的功能,例如对动作空间进行规范化处理、对动作空间的维度进行修改等等。ActionWrapper 本身是一个抽象类,需要用户实现其 _action() 和 _reverse_action() 方法,分别用于将原始的动作值进行包装和还原处理。ActionWrapper 可以被用于任何 OpenAI Gym 的环境中,以增强环境的功能和灵活性。
相关问题
gym.vector.syncvector
gym.vector.syncvector是OpenAI Gym中的一个模块,用于实现多个环境的同步向量化。它提供了一种方便的方式来并行地运行多个环境,并且可以在多个环境之间同步数据。
具体来说,gym.vector.syncvector模块提供了SyncVectorEnv类,该类可以将多个环境打包成一个向量化的环境。通过使用SyncVectorEnv,您可以同时在多个环境中执行动作,并且可以一次性获取所有环境的观测结果、奖励和终止状态。
使用gym.vector.syncvector模块可以提高训练效率,特别是在需要大规模并行化的强化学习任务中。它可以与其他OpenAI Gym提供的算法和环境一起使用,以实现更高效的训练过程。
class NormalizedActions(gym.ActionWrapper): def _action(self, action): low = self.action_space.low high = self.action_space.high action = low + (action + 1.0) * 0.5 * (high - low) action = np.clip(action, low, high) return action def _reverse_action(self, action): low = self.action_space.low high = self.action_space.high action = 2 * (action - low) / (high - low) - 1 action = np.clip(action, low, high) return actions
这段代码是用于对 gym 环境的动作空间进行规范化处理的。其中,_action() 方法将原始的动作值 action 进行了线性变换,使其在动作空间的范围内,同时对变换后的值进行了裁剪,以确保其仍然在动作空间内。_reverse_action() 方法则是对规范化后的动作值进行反变换,将其还原为原始的动作值。这种规范化处理可以使得不同的智能体算法在同一个环境中更加容易地训练和比较,同时也可以提高智能体的训练效率。