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参考:
（这篇博客适用于 gym 的接口，gymnasium 接口也差不多，只需详细看看接口定义 魔改一下即可） 。
安装 openai gym:
# pip install gym
import gym
from gym import spaces
需实现两个主要功能:
env.__init__() 和 obs = env.reset() 函数；obs, reward, done, info = env.step(action) 函数。env.__init__() 函数:
env.__init__() 函数中，需要定义 self.observation_space 和 self.action_space 。
spaces.Discrete([space dim]) ；spaces.Box(low=np.array([0,1]), high=np.array([100,50]), dtype=np.float32) ，其中 low high 都要符合状态空间 / 动作空间的维度，分别代表每一维的最大最小值。spaces.Box(low=0, high=255, shape=(84, 84), dtype=np.uint8) 这种形式，其中空间的每个维度具有相同的最大最小值，shape 表示空间的维度。gym.spaces 的具体使用：官方文档 Gym documentation | Spaces ， 知乎 | Gym 中 Spaces 浅入浅出的理解 。env.__init__() 函数的最后调用一下 env.reset() 函数。obs = env.reset() 函数:
obs, reward, done, info = env.step(action) 函数:
action.shape = (batch_size, action_dim) ）{} 。env.__init__(render_mode="human" or "rgb_array") 以及 rgb_frame = env.render() 。render mode = human 好像可以使用 pygame，rgb frame 则是直接输出（比如说）shape = (256, 256, 3) 的 frame，可以用 imageio 保存成视频。最后此篇关于RL基础|如何使用OpenAIGym接口，搭建自定义RL环境（详细版）的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于RL基础|如何使用OpenAIGym接口，搭建自定义RL环境（详细版）的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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