openAI gym 환경 생성 알아보기 (2)

 

 

Custom으로 env를 (environment) 생성시 action, observation space를 

gym에서 제공하는 메소드를 통하여 생성할 수 있다.

 

직접 custom env를 생성하고 신경망, agent를 만들어 사용하는 경우에

어떻게 해야 discrete, multidiscrete 등의 메소드를 매 step() 함수마다 적용할 수 있는지 많은 고심을 했지만

그냥 빠르게 포기하는게 낫다는 판단을 해버렸다.

 

모듈화된 Agent를 사용하는 것이 아니라면 말이다.... 

 

아래 답변과 같이 참고할만한 링크를 맨 아래에 적어두었다.

나만의 agent를 만들고 openAI에서 제공하는 rl을 사용할 것이 아니라면 맘편히 직접 만들어보자!

stable-baselines 3 does not support action spaces different from Dicrete / MultiDiscrete / Box and there is absolutely no need in custom action spaces, because your action(s) is (are) fully determined by an output of your neural network being consequently either a natural/real number or a vector of them, so that three above mentioned classes fully cover them

 

 

 

https://stackoverflow.com/questions/72751902/how-to-train-an-rl-agent-in-a-custom-environment

How to train an RL agent in a custom environment?