Gymnasium的基本用法

1.初始化环境

2.与环境交互

3.动作和观测空间

4.修改环境

Gymnasium是一个为所有单智能体强化学习环境提供API的项目，包括常见环境的实现:cartpole、pendulum、mountain-car、mujoco、atari等。

该API包含四个关键功能:make、reset、step和render，下面的基本用法将介绍这些功能。

1.初始化环境

在Gymnasium中可以通过make函数来初始化环境：

python 复制代码

import gymnasium as gym
env = gym.make('CartPole-v1')

Make包含许多附加参数，用于添加包装器、为环境指定关键字等。如果要查看可以创建的所有环境，可以使用gym .envs.registry.keys()，查看结果如下：

2.与环境交互

下图中的经典"智能体-环境循环"是Gymnasium实现的强化学习的简化表示。

这个循环使用以下代码实现（以车杆环境为例）：

python 复制代码

import gymnasium as gym
env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human")
observation, info = env.reset(seed=42)
for _ in range(1000):
   action = env.action_space.sample()  # this is where you would insert your policy
   observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

   if terminated or truncated:
      observation, info = env.reset()

env.close()

输出动态效果：

代码解释：

首先，使用make创建一个带有附加关键字"render_mode"的环境，该关键字指定环境应该如何可视化。有关不同渲染模式的默认含义的详细信息，请参阅render。

在初始化环境之后，我们重置(reset)环境以获得对环境的第一次观察。要使用特定的随机种子或选项初始化环境，请使用带有reset的seed或options参数。

接下来，智能体在环境中执行一个动作，会导致环境发生变化。因此，智能体从更新的环境中获得新的观察结果，并获得采取行动的奖励。一个这样的动作观察交换被称为时间步长（timestep）。

但是，经过一些时间步长后，环境可能结束，这称为终端状态。在gymnasium中，如果环境已经终止，这一步通过step返回。类似地，我们也可能希望环境在固定数量的时间步长后结束，在这种情况下，环境发出截断的信号。如果terminate或truncated为true，那么接下来应该调用reset来重新启动环境。

3.动作和观测空间

每一个环境通过使用env.action_space 和env.observation_space属性指定有效动作和观测空间的形式，这有助于了解环境的预期输入和输出，因为所有有效的操作和观察都应该包含在各自的空间中。

4.修改环境

包装器是一种修改现有环境而无需直接修改底层代码的方便方法。使用包装器可以避免大量引用代码，并使环境更加模块化。包装器也可以被链接以组合它们的效果。大多数通过gymnasium.make建立的环境已经通过默认使用TimeLimit，OrderEnforcing和PassiveEnvChecker方法实现了包装。为了去包装一个环境，首先必须初始化环境，然后可以将这个环境连同参数传递给包装器的构造函数:

python 复制代码

import gymnasium as gym
from gymnasium.wrappers import FlattenObservation
env = gym.make("CarRacing-v2")
env.observation_space.shape
###(96, 96, 3)
wrapped_env = FlattenObservation(env)
wrapped_env.observation_space.shape
###(27648,)

Gymnasium已经提供了许多常用的封装器，例如：

如果有一个已包装的环境，并且希望在所有包装器层之下获得未包装的环境(以便可以手动调用函数或更改环境的某些底层方面)，则可以使用**.unwrapped属性。如果环境已经是基础环境，.unwrapped**属性将只返回其本身。

python 复制代码

wrapped_env
<FlattenObservation<TimeLimit<OrderEnforcing<PassiveEnvChecker<CarRacing<CarRacing-v2>>>>>>
wrapped_env.unwrapped
<gymnasium.envs.box2d.car_racing.CarRacing object at 0x7f04efcb8850>