是否可以在训练前和训练期间修改 OpenAI 健身房状态?

Is it possible to modify an OpenAI gym state before and during training?

我想做的是修改一个环境,比如超级马里奥兄弟健身房环境,把agent训练的图像模糊,看看强化学习agent是否仍然有能力在这些上学习“模糊”状态。

OpenAI 可以做这样的事情吗?我将如何添加健身房环境预处理步骤?

我建议您为您的健身房环境制作一个包装器,在 step()reset() 函数中添加一个处理程序

这里有一些代码来说明这个想法:

class EnvWrapper(gym.Env):
    def __init__(self, config):
        self.env = gym.make("Your-Env-Name")    # The wrapper encapsulates the gym env
    
    def step(self, action):
        obs, reward, done, info = self.env.step(action)   # calls the gym env methods
        obs = self._blur(obs)                             # applies your specific treatment
        return obs, reward, done, info

    def reset(self):
        obs = self.env.reset()    # same for reset
        return self._blur(obs)

    def _blur(self):
        do_whatever_you_need

使用此方法不需要对原有环境做任何改动,一般来说是个好主意