如何查看 OpenAI 健身房环境中可用的动作？

Question

使用 OpenAI gym 时，使用 import gym 导入库后，可以使用 env.action_space 检查动作 space。但这只给出了动作的大小space。我想知道 action space 的每个元素对应什么样的动作。有简单的方法吗？

Answer 1

如果你的动作 space 是离散的和一维的，env.action_space 会给你一个 Discrete 对象。您可以像这样访问可用操作的数量（它只是一个整数）：

env = gym.make("Acrobot-v1")
a = env.action_space
print(a)                    #prints Discrete(3)
print(a.n)                  #prints 3

如果您的操作 space 是离散的和多维的，您将得到一个 MultiDiscrete（而不是 Discrete）对象，您可以在其上调用 nvec （而不是 n）来获取描述每个维度的可用操作数的数组。但请注意，这不是很常见的情况。

如果你有一个连续的动作space，env.action_space会给你一个Box对象。以下是访问其属性的方法：

env = gym.make("MountainCarContinuous-v0")
a = env.action_space
print(a)                    #prints Box(1,)
print(a.shape)              #prints (1,), note that you can do a.shape[0] which is 1 here
print(a.is_bounded())       #prints True if your action space is bounded
print(a.high)               #prints [1.] an array with the maximum value for each dim
print(a.low)                #prints [-1.] same for minimum value

如何查看 OpenAI 健身房环境中可用的动作？

How to check the actions available in OpenAI gym environment?

reinforcement-learning

openai-gym