【发布时间】:2021-02-22 15:30:30
【问题描述】:
我想做的是修改一个环境,比如拿超级马里奥兄弟健身房的环境,模糊代理训练的图像,看看强化学习代理是否仍然能够在这些“模糊的" 状态。
OpenAI 是否可以做这样的事情?如何添加健身房环境预处理步骤?
【问题讨论】:
标签: machine-learning artificial-intelligence openai-gym openai
我想做的是修改一个环境,比如拿超级马里奥兄弟健身房的环境,模糊代理训练的图像,看看强化学习代理是否仍然能够在这些“模糊的" 状态。
OpenAI 是否可以做这样的事情?如何添加健身房环境预处理步骤?
【问题讨论】:
标签: machine-learning artificial-intelligence openai-gym openai
我建议您为您的健身房环境制作一个包装器,在 step() 和 reset() 函数中添加处理
这里有一些代码来说明这个想法:
class EnvWrapper(gym.Env):
def __init__(self, config):
self.env = gym.make("Your-Env-Name") # The wrapper encapsulates the gym env
def step(self, action):
obs, reward, done, info = self.env.step(action) # calls the gym env methods
obs = self._blur(obs) # applies your specific treatment
return obs, reward, done, info
def reset(self):
obs = self.env.reset() # same for reset
return self._blur(obs)
def _blur(self):
do_whatever_you_need
使用此方法,您无需对原始环境进行任何更改,这通常是个好主意
【讨论】: