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从gym到Gymnasium：强化学习环境升级

强化学习环境升级 – 从gym到Gymnasium

作为强化学习最常用的工具，gym一直在不停地升级和折腾，比如gym[atari]变成需要要安装接受协议的包啦，atari环境不支持Windows环境啦之类的，另外比较大的变化就是2021年接口从gym库变成了gymnasium库。让大量的讲强化学习的书中介绍环境的部分变得需要跟进升级了。

不过，不管如何变，gym[nasium]作为强化学习的代理库的总的设计思想没有变化，变的都是接口的细节。

step和观察结果

总体来说，对于gymnasium我们只需要做两件事情：一个是初始化环境，另一个就是通过step函数不停地给环境做输入，然后观察对应的结果。

初始化环境分为两步。
第一步是创建gymnasium工厂中所支持的子环境，比如我们使用经典的让一个杆子不倒的CartPole环境：

import gymnasium as gym
env = gym.make("CartPole-v1")

第二步，我们就可以通过env的reset函数来进行环境的初始化：

observation, info = env.reset(seed=42)

我们可以将observation打印出来，它一个4元组，4个数值分别表示：

  • 小车位置
  • 小车速度
  • 棍的倾斜角度
  • 棍的角速度

    • 如果角度大于12度，或者小车位置超出了2.4，就意味着失败了，直接结束。

    小车的输入就是一个力，要么是向左的力，要么是向右的力。0是向左推小车，1是向右推小车。

    下面我们让代码跑起来。

    首先我们通过pip来安装gymnasium的包：

    pip install gymnasium -U

    安装成功之后，

    import gymnasium as gym
env = gym.make("CartPole-v1")

print(env.action_space)

observation, info = env.reset(seed=42)
steps = 0
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    print(observation)

    if terminated or truncated:
        print("Episode finished after {} steps".format(steps))
        observation, info = env.reset()
        steps = 0
    else:
        steps += 1
        
env.close()

    env.action_space输出是Discrete(2)。也就是两个离散的值0和1。前面我们介绍了，这分别代表向左和向右推动小车。

    observation输出的4元组，我们前面也讲过了，像这样：
    [ 0.0273956 -0.00611216 0.03585979 0.0197368 ]

    下面就是关键的step一步：

        action = env.action_space.sample()
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

    刚才我们介绍了，CartPole的输入只有0和1两个值。我们采用随机让其左右动的方式来试图让小车不倒。

    如果你觉得还是不容易懂的话，我们可以来个更无脑的，管它是什么情况，我们都一直往左推：

    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(0)

    基本上几步就完了：

    [ 0.02699083 -0.16518621 -0.00058549  0.3023946 ] 1.0 False False {}
[ 0.0236871  -0.36029983  0.0054624   0.5948928 ] 1.0 False False {}
[ 0.01648111 -0.5554978   0.01736026  0.88929135] 1.0 False False {}
[ 0.00537115 -0.750851    0.03514608  1.1873806 ] 1.0 False False {}
[-0.00964587 -0.94641054  0.0588937   1.4908696 ] 1.0 False False {}
[-0.02857408 -1.1421978   0.08871109  1.8013463 ] 1.0 False False {}
[-0.05141804 -1.3381925   0.12473802  2.1202288 ] 1.0 False False {}
[-0.07818189 -1.534317    0.16714258  2.4487078 ] 1.0 False False {}
[-0.10886823 -1.7304213   0.21611674  2.7876763 ] 1.0 True False {}
Episode finished after 8 steps

    下面我们解释下返回的5元组，observation就是位置4元组，reward是用于强化学习的奖励，在本例中只要是不死就是1. terminated就是是否游戏结束了。
    Truncated在官方定义中用于处理比如超时等特殊结束的情况。
    truncated, info对于CartPole来说没有用到。

    搭建好了gymnasium环境之后，我们就可以进行策略的升级与迭代了。
    比如我们写死一个策略，如果位置小于0则向右推，反之则向左推：

    def action_pos(status): 
    pos, v, ang, va = status
    #print(status)
    if pos <= 0: 
        return 1
    else: 
        return 0

    或者我们根据角度来判断，如果角度大于0则左推，反之则右推：

    def action_angle(status): 
    pos, v, ang, va = status
    #print(status)
    if ang > 0: 
        return 1
    else: 
        return 0

    角度策略的完整代码如下：

    import gymnasium as gym
env = gym.make("CartPole-v1")
#env = gym.make("CartPole-v1",render_mode="human")

print(env.action_space)
#print(env.get_action_meanings())

observation, info = env.reset(seed=42)
print(observation,info)

def action_pos(status): 
    pos, v, ang, va = status
    #print(status)
    if pos <= 0: 
        return 1
    else: 
        return 0 

def action_angle(status): 
    pos, v, ang, va = status
    #print(status)
    if ang > 0: 
        return 1
    else: 
        return 0

steps = 0
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action_angle(observation))
    print(observation, reward, terminated, truncated, info)

    if terminated or truncated:
        print("Episode finished after {} steps".format(steps))
        observation, info = env.reset()
        steps = 0
    else:
        steps += 1
        
env.close()

    与老gym的主要区别

    目前版本与之前gym的最主要区别在于step返回值从原来的4元组变成了5元组。
    原来是observation, reward, done, info，而现在done变成了 terminated增加了truncated。

    老版本的：

     status, reward, done, info = env.step(0)

    新版的：

    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(0)

    Atari游戏

    我们通过gymnasium[atari]包来安装atari游戏的gymnasium支持。

    pip install gymnasium[atari]

    通过get_action_meanings来获取游戏支持的操作

    之前的CartPole只知道是离散的两个值。而Atari游戏则可支持获取游戏支持的操作的含义：

    ['NOOP', 'FIRE', 'RIGHT', 'LEFT', 'RIGHTFIRE', 'LEFTFIRE']

    rendor_mode

    另外，针对于Atari游戏，render_mode现在是必选项了。要指定是显示成人类可看的human模式，还是只输出rgb_array的模式。

    完整例子

    我们以乒乓球游戏为例，组装让其运行起来：

    import gymnasium as gym
env = gym.make("ALE/Pong-v5", render_mode="human")
observation, info = env.reset()

print(env.get_action_meanings())

scores = 0

for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # agent policy that uses the observation and info
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    #print(observation, reward, terminated, truncated, info)

    if terminated or truncated:
        print("Episode finished after {} steps".format(scores))
        observation, info = env.reset()
        scores = 0
    else:
        scores +=1

env.close()

    完整的游戏支持列表可以在https://gymnasium.farama.org/environments/atari/ 官方文档中查到。

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