OpenAI/Tensorflow 自定义游戏环境而不是使用 'gym.make()'

Question

[简介] 我有一个定制的 Python 游戏，它使用 'w' 's' 键移动和 'space' 键射击作为输入。我找到了一种强化学习算法，我想尝试将其应用到游戏中。

然而，RL 算法使用 openAI 的 atari 游戏作为环境，命令为 'gym.make (env_name)'。我在 Windows OS 上，所以无法对代码进行实验，因为 gym[atari] 对我不起作用。

class Agent:
    def __init__(self, env_name, training, render=False, use_logging=True):

        self.env = gym.make(env_name)

[问题] 在这个 class 中，我可以使用另一个命令来代替 'gym.make()' 来实施 RL 算法来训练我的定制游戏，还是制作我自己的健身房环境的唯一选择？ 'pygame.surfarray.array2d()' return 会类似于 'gym.make()' 吗？

如果需要其他信息，请告诉我，我是 gym 和 tensorflow 的新手，所以我的理解可能有缺陷。

[编辑] 我使用函数制作游戏，如果我要将游戏转换为健身房环境，唯一的选择是将函数转换为 classes 吗？作为我的代码的示例，这里是游戏循环：（我不能 post 整个代码，因为它是年末成绩的受控评估，因此希望避免任何剽窃问题）

def game_loop():
global pause
x = (display_width * 0.08)
y = (display_height * 0.2)

x_change = 0
y_change = 0

blob_speed = 2

velocity = [2, 2]

score = 0
lives = 3

pos_x = display_width/1.2
pos_y = display_height/1.2

previous_time = pygame.time.get_ticks()
previous_time2 = pygame.time.get_ticks()

gameExit = False
while not gameExit:
    for event in pygame.event.get():#monitors hardware movement/ clicks
        if event.type == pygame.QUIT:
            pygame.quit()
            quit()

    pos_x += velocity[0]
    pos_y += velocity[1]

    if pos_x + blob_width > display_width or pos_x < 601:
        velocity[0] = -velocity[0]

    if pos_y + blob_height > display_height or pos_y < 0:
        velocity[1] = -velocity[1]

    for b in range(len(bullets2)):
        bullets2[b][0] -= 6

    for bullet in bullets2:
        if bullet[0] < 0:
            bullets2.remove(bullet)


    current_time2 = pygame.time.get_ticks()
    #ready to fire when 500 ms have passed.
    if current_time2 - previous_time2 > 500:
        previous_time2 = current_time2
        bullets2.append([pos_x+25, pos_y+24])

    keys = pygame.key.get_pressed()

    for b in range(len(bullets)):
        bullets[b][0] += 6

    for bullet in bullets:
        if bullet[0] > 1005:
            bullets.remove(bullet)

    if keys[pygame.K_SPACE]:
        current_time = pygame.time.get_ticks()
        #ready to fire when 500 ms have passed.
        if current_time - previous_time > 600:
            previous_time = current_time
            bullets.append([x+25, y+24])


    if x < 0:
        x = 0
    if keys[pygame.K_a]:
        x_change = -blob_speed
    if x > 401 - blob_width:
        x = 401 - blob_width
    if keys[pygame.K_d]:
        x_change = blob_speed
    if keys[pygame.K_p]:
        pause = True
        paused()


    if keys[pygame.K_a] and keys[pygame.K_d]:
        x_change = 0
    if not keys[pygame.K_a] and not keys[pygame.K_d]:
        x_change = 0

    if y < 0:
        y = 0
    if keys[pygame.K_w]:
        y_change = -blob_speed
    if y > display_height - blob_height:
        y = display_height - blob_height
    if keys[pygame.K_s]:
        y_change = blob_speed


    if keys[pygame.K_w] and keys[pygame.K_s]:
        y_change = 0
    if not keys[pygame.K_w] and not keys[pygame.K_s]:
        y_change = 0


    #print(event)
    # Reset x and y to new position
    x += x_change
    y += y_change

    gameDisplay.fill(blue)  #changes background surface
    bullets_hit(score)
    player_lives(lives)
    pygame.draw.line(gameDisplay, black, (601, display_height), (601, 0), 3)
    pygame.draw.line(gameDisplay, black, (401, display_height), (401, 0), 3)
    blob(pos_x, pos_y)
    blob(x, y)

    for bullet in bullets:
        gameDisplay.blit(bulletpicture, pygame.Rect(bullet[0], bullet[1], 0, 0))
        if bullet[0] > pos_x and bullet[0] < pos_x + blob_width:
            if bullet[1] > pos_y and bullet[1] < pos_y + blob_height or bullet[1] + bullet_height > pos_y and bullet[1] + bullet_height < pos_y + blob_height:
                bullets.remove(bullet)
                score+=1

    for bullet in bullets2:
        gameDisplay.blit(bulletpicture, pygame.Rect(bullet[0], bullet[1], 0, 0))
        if bullet[0] + bullet_width < x + blob_width and bullet[0] > x:
            if bullet[1] > y and bullet[1] < y + blob_height or bullet[1] + bullet_height > y and bullet[1] + bullet_height < y + blob_height:
                bullets2.remove(bullet)
                lives-=1

    if lives == 0:
        game_over()


    pygame.display.update() #update screen
    clock.tick(120)#moves frame on (fps in parameters)

Answer 1

最好的选择确实是简单地实现您自己的自定义环境。您可以在 gym repository on github 中找到一些关于实现自定义环境的说明。

其中一些说明可能仅在您还打算与他人共享您的环境时才相关，如果您只是想自己使用它则不是那么重要。我怀疑对你来说最重要的部分（假设你只是想自己而不是作为其他人可以使用的包上传）是（从上面的link复制） :

gym-foo/gym_foo/envs/foo_env.py 应该类似于：

import gym
from gym import error, spaces, utils
from gym.utils import seeding

class FooEnv(gym.Env):
  metadata = {'render.modes': ['human']}

  def __init__(self):
    ...
  def step(self, action):
    ...
  def reset(self):
    ...
  def render(self, mode='human', close=False):
    ...

gym-foo/gym_foo/__init__.py 应该有：

from gym.envs.registration import register

register(
    id='foo-v0',
    entry_point='gym_foo.envs:FooEnv',
)
register(
    id='foo-extrahard-v0',
    entry_point='gym_foo.envs:FooExtraHardEnv',
)

gym-foo/gym_foo/envs/__init__.py 应该有：

from gym_foo.envs.foo_env import FooEnv
from gym_foo.envs.foo_extrahard_env import FooExtraHardEnv

第一块是环境本身的实现。如果您已经实现了一个游戏，您希望不必在那里实现很多。 gym.Env 的这个 subclass 应该只是 "wrapper" 围绕 already-existing 游戏，形成期望 gym API 的 RL 代理之间的桥梁（step()、reset() 等）和游戏本身。您可以从 gym 中的 atari_env 实现中获取灵感，它本身也只是 already-existing Atari 游戏的包装器，并不直接包含这些游戏的完整游戏逻辑。

需要第二个和第三个块以确保您可以使用 gym.make() 函数开始创建自定义环境的实例。

您确实需要制作一个以 gym.Env class 作为基础 class 的 class，并确保您实现了它的所有重要功能（例如step 和 reset）。也就是说，假设您想要使用已经实现的 RL 算法并期望这些函数存在。当然，另一种方法是将 gym 完全从 window 中删除并从头开始实现所有内容，但您很可能最终只会做更多的工作并以类似的 API 无论如何。

OpenAI/Tensorflow 自定义游戏环境而不是使用 'gym.make()'

OpenAI/Tensorflow Custom Game Environment Instead of using 'gym.make()'

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