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在rllib中注册健身房环境时传递可选参数

在rllib中注册健身房环境时,可以传递一些可选参数来定制化环境的行为和特性。以下是一些常见的可选参数:

  1. config: 这是一个字典,用于配置环境的各种参数。可以设置例如环境的观测空间、动作空间、奖励函数、最大步数等。
  2. env_config: 这是一个字典,用于配置特定环境的参数。可以设置例如环境的难度级别、地图大小、起始位置等。
  3. monitor: 这是一个布尔值,用于指定是否启用环境的监视器。监视器可以记录环境的状态、动作和奖励等信息,用于后续的分析和可视化。
  4. render_mode: 这是一个字符串,用于指定环境的渲染模式。可以设置例如图形界面渲染、视频渲染等。
  5. seed: 这是一个整数,用于设置环境的随机种子。通过设置相同的种子,可以确保每次运行环境时的随机性是一致的。
  6. num_envs: 这是一个整数,用于指定并行运行环境的数量。通过并行运行多个环境,可以加快训练过程的速度。
  7. num_cpus_per_worker: 这是一个整数,用于指定每个训练工作进程使用的CPU核心数量。通过合理配置CPU核心数量,可以充分利用计算资源。
  8. num_gpus_per_worker: 这是一个整数,用于指定每个训练工作进程使用的GPU数量。通过合理配置GPU数量,可以加速深度学习模型的训练过程。
  9. framework: 这是一个字符串,用于指定深度学习框架的类型。可以设置为"tf"表示TensorFlow,或者"torch"表示PyTorch。
  10. model: 这是一个字符串,用于指定训练使用的模型类型。可以设置为"ppo"表示Proximal Policy Optimization,或者"dqn"表示Deep Q-Network等。
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