解决OpenAI Gym环境中env.step()返回值解包错误的教程

本文旨在帮助开发者解决在使用OpenAI Gym环境，特别是与`gym-super-mario-bros`这类依赖旧版本`gym`的环境时，遇到的`env.step()`返回值解包错误。我们将深入探讨`gym`版本更新带来的变化，以及如何根据环境的要求调整代码，确保程序正常运行。本文重点关注`gym` v0.26.0版本引入的`step()`函数返回值数量变化问题，并提供相应的解决方案。

在使用OpenAI Gym进行强化学习开发时，你可能会遇到类似如下的错误：

ValueError: not enough values to unpack (expected 5, got 4)

这个错误通常发生在调用env.step(action)函数后，尝试解包返回值时。根本原因在于gym库的版本更新，导致env.step()函数返回值的数量发生了变化。具体来说，gym v0.26.0及以上版本，env.step()函数返回5个值：observation, reward, terminated, truncated, info。而在旧版本中，该函数只返回4个值：observation, reward, done, info。其中，done被拆分为了terminated和truncated，分别表示环境自然结束和因达到时间限制而结束。

解决方案

解决这个问题的方法取决于你使用的gym环境和gym库的版本。

1. 确认gym版本：

   首先，你需要确定你使用的gym库的版本。可以使用以下命令查看：

   import gym
   print(gym.__version__)

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2. 调整解包变量的数量：

   • 如果你的gym版本 >= 0.26.0，并且你的环境支持5个返回值， 那么你的代码应该如下所示：

     import gym
     
     env = gym.make("CartPole-v1") # 使用支持5个返回值的环境作为示例
     obs = env.reset() # reset()函数在gym v0.26.0之后返回obs, info
     for _ in range(100):
         action = env.action_space.sample()
         obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
         done = terminated or truncated
         if done:
             obs = env.reset()
     env.close()

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   • 如果你的gym版本 >= 0.26.0，但你的环境（例如gym-super-mario-bros）仍然使用旧的gym接口， 那么你有两种选择：

     

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     • 降级gym版本： 这是最直接的解决方案。你可以降级到gym<0.26.0。可以使用以下命令安装指定版本的gym：

       pip install gym==0.25.1  # 或者更低的版本

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       然后，你的代码应该如下所示：

       import gym
       # 确保gym版本低于0.26.0，例如0.25.1
       env = gym.make("SuperMarioBros-v3") # 使用gym-super-mario-bros环境作为示例
       obs = env.reset() # reset()函数在gym v0.26.0之后返回obs, info
       for _ in range(100):
           action = env.action_space.sample()
           obs, reward, done, info = env.step(action)
           if done:
               obs = env.reset()
       env.close()

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     • 忽略多余的返回值： 你也可以选择忽略terminated和truncated，只使用前4个返回值。但是，这可能导致你的代码在处理环境结束状态时出现问题，因此不推荐使用。

       import gym
       
       env = gym.make("SuperMarioBros-v3") # 使用gym-super-mario-bros环境作为示例
       obs = env.reset() # reset()函数在gym v0.26.0之后返回obs, info
       for _ in range(100):
           action = env.action_space.sample()
           obs, reward, _, _, info = env.step(action) # 忽略terminated和truncated
           done = _ or _ # 这里的done逻辑需要根据实际情况调整，因为terminated和truncated都被忽略了
           if done:
               obs = env.reset()
       env.close()

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3. env.reset()函数的返回值：

   需要注意的是，gym v0.26.0之后，env.reset()函数也发生了变化，现在返回两个值：obs, info。因此，如果你的代码中使用了env.reset()，也需要相应地进行调整。

   obs, info = env.reset() # gym >= 0.26.0

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   或者，对于旧版本gym：

   obs = env.reset() # gym < 0.26.0

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示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何在gym<0.26.0的环境中使用gym-super-mario-bros：

import gym
# pip install gym==0.25.1
# pip install gym-super-mario-bros

env = gym.make("SuperMarioBros-v3")
obs = env.reset()
for _ in range(100):
    action = env.action_space.sample()
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        obs = env.reset()
env.close()

注意事项

• 在修改代码之前，务必备份你的代码。
• 确保你的gym版本与你的环境兼容。
• 仔细阅读gym和你的环境的文档，了解最新的API变化。
• 如果你的环境依赖于旧版本的gym，建议使用虚拟环境隔离不同版本的gym，避免版本冲突。

总结

gym库的版本更新带来了许多改进，但也可能导致一些兼容性问题。通过理解env.step()函数返回值数量的变化，并根据你的gym版本和环境的要求调整代码，你可以轻松解决ValueError: not enough values to unpack错误，并顺利进行强化学习开发。在遇到类似问题时，首先要确定gym的版本，然后根据版本差异调整代码，并参考相关的文档和示例代码。

以上就是解决OpenAI Gym环境中env.step()返回值解包错误的教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！