tensorflow2.0 - 具有输入参数的环境的 Tf 代理并行 Py 环境

Question

假设您有一个具有输入参数的环境：例如，要创建一个您将使用的实例

env_instance = MyEnv(var_1=3, var_2=5, ...)

现在假设您想使用环境“MyEnv”创建一个 parallel_py_environment？由于需要输入参数，所以不能使用

tf_py_environment.TFPyEnvironment(parallel_py_environment.ParallelPyEnvironment([MyEnv]*int(n_envs)))

Answer 1

解决方案是创建一个超类：

class MyEnvPar(MyEnv):
    def __init__(self):
        super().__init__(var_1=3, var_2=5)

然后你可以使用

tf_py_environment.TFPyEnvironment(parallel_py_environment.ParallelPyEnvironment([MyEnvPar]*int(n_envs)))