Gymnasium（原OpenAI Gym，现在由Farama foundation维护）是一个为所有单体强化学习环境提供API的项目，包括常见环境的实现：cartpole、pendulum（钟摆）、mountain-car、mujoco、atari等。

API包含四个关键函数：make、reset、step和render，这些基本用法将向您介绍。Gymnasium的核心是Env，这是一个高级python类，代表了强化学习理论中的马尔可夫决策过程（markov decision process，MDP）（这不是一个完美的重建，缺少MDP的几个组件）。在Gymnasium中，环境（MDP）与Wrappers一起实现为Env类，Wrappers提供了有用的实用程序，可以更改传递给用户的结果。

初始化环境

在Gymnasium中初始化环境非常容易，可以通过make功能完成：

这将返回一个Env供用户交互。要查看您可以创建的所有环境，请使用gymnium.envs.registry.keys（）。make包含许多用于添加包装器的附加参数，为环境指定关键字等等。

与环境互动

下图所示的经典“代理-环境循环”（agent-environment loop）是Gymnasium实现的强化学习的简化表示。

此循环使用以下Gym代码实现

输出应该如下所示：

代码解读

首先，使用make创建一个环境，并添加一个额外的关键字“render_mode”，指定环境应该如何可视化。有关不同渲染模式的默认含义的详细信息，请参见render。在本例中，我们使用“LunarLander”环境，agent控制需要安全着陆的宇宙飞船。

初始化环境后，我们reset环境以获得对环境的第一次观察。要使用特定的随机种子或选项初始化环境（有关可能的值，请参阅environment的相关文档），请使用带有seed或option参数的reset函数。

接下来，agent在环境中执行一个行动，step，这可以想象为移动机器人或按下游戏控制器上的按钮，从而导致环境发生变化。结果，agent从更新的环境接收新的观察结果以及对采取该动作的奖励reward。例如，这种奖励可以是摧毁敌人的正面奖励，也可以是进入熔岩的负面奖励。一个这样的行动观察交替（action-observation exchange）被称为时间步长（timestep）。

然而，经过一段时间后，环境可能会结束，这被称为终止状态（terminal state）。例如，机器人可能已经崩溃，或者agent成功完成了任务，由于agent无法继续，环境将需要停止。在Gym里，如果环境已经终止，这是由step返回的。类似地，我们可能还希望环境在固定数量的时间步长后结束，在这种情况下，环境会发出截断信号（truncated signal）。如果terminated或truncated中的任何一个为true，那么接下来应该调用reset来重新启动环境。

行为和观察空间

每个环境都使用env.action_space和env.observation_space属性指定有效的行动和观察的格式。这有助于了解环境的预期输入和输出，因为所有有效的行动和观察都应该包含在相应的空间中。

在本例中，我们通过env.action_space.sample（）对随机行动进行采样，而不是使用代理策略，将观察结果映射到用户想要执行的行动。有关创建和训练代理策略（agent policy）的示例，请参阅其中一个agent教程。

每个环境都应该具有action_space和observation_space属性，这两个属性都应该是从space继承的类的实例。Gym支持用户可能需要的大多数可能空间：

• Box：描述一个n维连续空间。这是一个有界空间，在这里我们可以定义上限和下限，这些上限和下限描述了我们的观测可以取的有效值。

• Discrete（离散）：描述一个离散空间，其中{0，1，…，n-1}是我们的观察或行动可以采取的可能值。可以使用可选参数将值移位到{a，a+1，…，a+n-1}。
  

• Dict（字典）：表示采样空间的字典。
  

• Tuple（元组）：表示采样空间的元组。
  

• MultiBinary：创建一个n-shape二进制空间。参数n可以是一个数字或数字列表。
  

• MultiDiscrete：由一系列离散行动空间组成，每个元素中有不同数量的行动。
  

修改环境

Wrappers （包装器）是修改现有环境的一种方便方式，无需直接更改底层代码。使用包装器可以避免大量的样板代码，并使您的环境更加模块化。包装器也可以被链接以组合它们的效果。默认情况下，通过gymnasium.make生成的大多数环境都会使用TimeLimit、OrderEnforceing和PassiveEnvChecker进行包装。

为了包装环境，必须首先初始化基本环境。然后，您可以将此环境与（可能是可选的）参数一起传递给包装器的构造函数：

Gym已经为您提供了许多常用的Wrapper。一些示例：

• TimeLimit：如果超过了最大时间步长（或者基本环境发出了截断信号），则发出截断信号。

• ClipAction：剪裁动作，使其位于动作空间中（类型为Box）。
  

• RescaleAction（重新缩放行动）：将行动重新缩放到指定的间隔内
  

• TimeAwareObservation：向观察添加有关时间步长索引的信息。在某些情况下，有助于确保转换是马尔可夫的。
  

有关Gym中实现的包装器的完整列表，请参阅Wrappers。

如果你有一个包装的环境，并且你想在所有包装层下面获得未包装的环境（这样你就可以手动调用一个函数或更改环境的一些底层方面），你可以使用.unvapped属性。如果环境已经是一个基本环境，那么.unpacked属性只会返回自身。

原文地址：

Gymnasium/docs/content/basic_usage.md at main · Farama-Foundation/Gymnasium (github.com)