OpenAI Gym：理解 `action_space` 符号 (spaces.Box)
OpenAI Gym: Understanding `action_space` notation (spaces.Box)
我想在 OpenAI CarRacing-v0 环境中设置一个 RL 代理，但在此之前我想了解操作 space。在 the code on github 行 119 中说：
self.action_space = spaces.Box( np.array([-1,0,0]), np.array([+1,+1,+1])) # steer, gas, brake
如何阅读这一行？虽然我的问题很具体 CarRacing-v0 我想了解 spaces.Box() 一般的表示法
Box 表示您正在处理实数值。
第一个数组 np.array([-1,0,0] 是最低接受值，第二个 np.array([+1,+1,+1]) 是最高接受值。在这种情况下（使用评论）我们看到我们有 3 个可用的操作：
- 转向：
[-1, 1] 中的真实值
- Gas：
[0, 1] 中的真实值
- Brake:
[0, 1] 中的真实值
我想在 OpenAI CarRacing-v0 环境中设置一个 RL 代理，但在此之前我想了解操作 space。在 the code on github 行 119 中说：
self.action_space = spaces.Box( np.array([-1,0,0]), np.array([+1,+1,+1])) # steer, gas, brake
如何阅读这一行？虽然我的问题很具体 CarRacing-v0 我想了解 spaces.Box() 一般的表示法
Box 表示您正在处理实数值。
第一个数组 np.array([-1,0,0] 是最低接受值，第二个 np.array([+1,+1,+1]) 是最高接受值。在这种情况下（使用评论）我们看到我们有 3 个可用的操作：
- 转向：
[-1, 1]中的真实值
- Gas：
[0, 1] 中的真实值
- Brake:
[0, 1] 中的真实值