为Gymnasium和PettingZoo提供包装器
项目描述
SuperSuit引入了一组小函数，可以将强化学习环境进行预处理（'microwrappers'）。我们支持Gymnasium用于单智能体环境，以及PettingZoo用于多智能体环境（AECEnv和ParallelEnv环境）。
使用Gymnasium将其应用于太空入侵者，以将其转换为具有灰度观察空间的类似操作，如下所示
import gymnasium
from supersuit import color_reduction_v0, frame_stack_v1
env = gymnasium.make('SpaceInvaders-v0')
env = frame_stack_v1(color_reduction_v0(env, 'full'), 4)
同样，使用SuperSuit与PettingZoo环境类似
from pettingzoo.butterfly import pistonball_v0
env = pistonball_v0.env()
env = frame_stack_v1(color_reduction_v0(env, 'full'), 4)
请注意：一旦Gymnasium的计划包装器重写完成并且向量API稳定，该项目将被弃用，并作为PettingZoo中新的包装器包的一部分进行重写，同时向量化API也将重新制作，并从Gymnasium当前的功能中获得灵感。
安装SuperSuit
要从pypi安装SuperSuit
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install supersuit
或者，要从源代码安装SuperSuit，请克隆此存储库，cd到其中，然后
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -e .
引用
如果您在使用研究时使用此工具，请引用
@article{SuperSuit,
Title = {SuperSuit: Simple Microwrappers for Reinforcement Learning Environments},
Author = {Terry, J. K and Black, Benjamin and Hari, Ananth},
journal={arXiv preprint arXiv:2008.08932},
year={2020}
}
下载文件
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源代码分发
supersuit-3.9.3.tar.gz (34.3 kB 查看散列值)
构建分发
SuperSuit-3.9.3-py3-none-any.whl (50.2 kB 查看散列值)
