将gym更新到Gymnasium后需要修改哪些位置

gym更新到Gymnasium后需要修改的位置

• • [✅ 1. **导入方式变更**](#✅ 1. 导入方式变更)
  • • 旧版（gym）
    • 新版（Gymnasium）
  • [✅ 2. **环境创建不变**](#✅ 2. 环境创建不变)
  • [✅ 3. **`reset()` 返回值变更**](#✅ 3. reset() 返回值变更)
  • • 旧版
    • 新版（Gymnasium）
  • [✅ 4. **`step()` 返回值变更（最重要！）**](#✅ 4. step() 返回值变更（最重要！）)
  • • [旧版（4 元组）](#旧版（4 元组）)
    • [新版（5 元组）](#新版（5 元组）)
    • [✅ 如果你仍需要 `done` 变量：](#✅ 如果你仍需要 done 变量：)
  • [✅ 5. **训练循环典型修改示例**](#✅ 5. 训练循环典型修改示例)
  • • [旧版代码（gym ≤0.21）](#旧版代码（gym ≤0.21）)
    • 新版代码（Gymnasium）
  • [✅ 6. **Wrapper 和自定义环境**](#✅ 6. Wrapper 和自定义环境)
  • [✅ 7. **其他注意事项**](#✅ 7. 其他注意事项)
  • [✅ 8. **安装与版本**](#✅ 8. 安装与版本)
  • [✅ 总结：你需要修改的位置](#✅ 总结：你需要修改的位置)
  • • [🔧 小技巧：快速检查](#🔧 小技巧：快速检查)

个人学习笔记，仅供自己方便查阅，无其他用途和意思。

将代码从 旧版 gym（≤0.21） 迁移到 新版 Gymnasium（≥0.26，官方继任者） 时，需要修改以下几个关键位置。以下是完整的迁移指南：

---

✅ 1. 导入方式变更

旧版（gym）

import gym

新版（Gymnasium）

import gymnasium as gym

💡 Gymnasium 是 OpenAI Gym 的官方维护版本，API 兼容但更规范。

---

✅ 2. 环境创建不变

env = gym.make("CartPole-v1")  # 依然有效

✅ 这一行不需要改。

⚠️ 但注意：CartPole-v0 已被标记为过时，建议使用 v1。

---

✅ 3. reset() 返回值变更

旧版

state = env.reset()  # 返回 observation（如 np.ndarray）

新版（Gymnasium）

state, info = env.reset()  # 返回 (observation, info_dict)

📌 必须解包！ 否则 state 会是 (obs, {}) 元组，导致后续错误。

---

✅ 4. step() 返回值变更（最重要！）

旧版（4 元组）

next_state, reward, done, info = env.step(action)

新版（5 元组）

next_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

• terminated: 因任务逻辑结束（如掉杆、到达目标）
• truncated: 因外部限制结束（如超时、步数限制）
• 逻辑上的 "done" = terminated or truncated

✅ 如果你仍需要 done 变量：

next_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
done = terminated or truncated

---

✅ 5. 训练循环典型修改示例

旧版代码（gym ≤0.21）

state = env.reset()
for _ in range(max_steps):
    action = agent.get_action(state)
    next_state, reward, done, info = env.step(action)
    agent.store(state, action, reward, next_state, done)
    state = next_state
    if done:
        break

新版代码（Gymnasium）

state, info = env.reset()  # ← 解包 reset()
for _ in range(max_steps):
    action = agent.get_action(state)
    next_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)  # ← 5 个返回值
    done = terminated or truncated  # ← 手动合并
    agent.store(state, action, reward, next_state, done)
    state = next_state
    if done:
        break

🔁 每个 episode 开始都要调用 env.reset() 并解包！

---

✅ 6. Wrapper 和自定义环境

如果你写了自定义环境或使用了 wrapper，需确保：

• reset() 返回 (obs, info)
• step() 返回 (obs, reward, terminated, truncated, info)
• info 必须是字典（可为空 {}）

示例：

class MyEnv(gym.Env):
    def reset(self, seed=None, options=None):
        super().reset(seed=seed)
        obs = ...  # your observation
        return obs, {}  # ← 必须返回 tuple

    def step(self, action):
        ...
        return obs, reward, terminated, truncated, {}

---

✅ 7. 其他注意事项

项目	说明
render()	用法基本不变，但某些模式（如 human）行为可能微调
seed()	已弃用！改用 reset(seed=123)
action_space.sample()	依然有效
observation_space	依然有效

---

✅ 8. 安装与版本

# 卸载旧 gym（可选）
pip uninstall gym

# 安装 Gymnasium
pip install gymnasium[box2d]  # 如果用 CarRacing 等
# 或
pip install gymnasium

✅ gymnasium 和旧 gym 可共存，但建议统一用 gymnasium。

---

✅ 总结：你需要修改的位置

文件/函数	修改内容
所有 import	import gym → import gymnasium as gym
env.reset() 调用处	state = env.reset() → state, info = env.reset()
env.step() 调用处	解包为 5 个变量，并用 done = terminated or truncated
自定义环境	确保 reset 和 step 返回正确元组
经验回放存储	确保存入的是纯 observation（不是 tuple）

---

🔧 小技巧：快速检查

在训练开始前加一行测试：

obs, info = env.reset()
print("Reset returns:", type(obs), obs.shape, type(info))
obs, r, term, trunc, info = env.step(env.action_space.sample())
print("Step returns:", len([obs, r, term, trunc, info]))

如果输出符合预期，说明迁移成功。

---

完成以上修改后，RL代码就能在 Gymnasium 上稳定运行，并兼容 NumPy ≥1.24、PyTorch 等新版依赖。