在 rllib 中注册健身房环境时传递可选参数

问题描述

我一直在关注有用的示例 here 在 Gym 中创建自定义环境，然后我想在 rllib 中对其进行训练。

我的环境有一些可选参数，我想在训练时选择这些参数。我认为代码的相关部分在 train.py 中：

    # start Ray -- add `local_mode=True` here for debugging
    ray.init(ignore_reinit_error=True)

    # register the custom environment
    select_env = "example-v0"
    register_env(select_env,lambda config: Example_v0())

我尝试了一些显而易见的事情，比如

    register_env(select_env,lambda config: Example_v0(optional_arg=n))

但似乎没有任何效果。有没有办法在训练前传递不同的参数？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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