如何在初始化时将参数传递给 openai-gym 环境
How to pass arguments to openai-gym environments upon init
关注 this（不可读）论坛 post，我认为它适合 post 它在堆栈溢出上供后代搜索它。
如何在初始化时为健身房环境传递参数？
方法 1 - 使用内置的 register 功能：
使用新名称重新注册环境
例如：
'Blackjack-natural-v0'
而不是原来的
'Blackjack-v0'
首先需要导入注册函数：
from gym.envs.registration import register
然后你像这样使用注册函数：
register( id='Blackjack-natural-v0', entry_point='gym.envs.toy_text:BlackjackEnv', kwargs={'natural': True} )
方法 2 - 添加一个额外的方法到你的环境中：
如果你可以在gym.make之后调用另一个init方法，那么你可以这样做：
your_env = gym.make("YourEnv")
your_env.env.your_init(your_vars)
同时实现了对gym.make中参数的支持，因此您可以在环境名称后立即将关键字参数传递给make：
your_env = gym.make('YourEnv', some_kwarg=your_vars)
我 运行 的 gym 版本是 0.12.4。
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如何在初始化时为健身房环境传递参数？
方法 1 - 使用内置的 register 功能：
使用新名称重新注册环境
例如：
'Blackjack-natural-v0'
而不是原来的
'Blackjack-v0'
首先需要导入注册函数：
from gym.envs.registration import register
然后你像这样使用注册函数：
register( id='Blackjack-natural-v0', entry_point='gym.envs.toy_text:BlackjackEnv', kwargs={'natural': True} )
方法 2 - 添加一个额外的方法到你的环境中：
如果你可以在gym.make之后调用另一个init方法，那么你可以这样做：
your_env = gym.make("YourEnv")
your_env.env.your_init(your_vars)
同时实现了对gym.make中参数的支持，因此您可以在环境名称后立即将关键字参数传递给make：
your_env = gym.make('YourEnv', some_kwarg=your_vars)
我 运行 的 gym 版本是 0.12.4。