关于强化学习自定义highway-env环境

最新推荐文章于 2024-08-30 11:04:57 发布

Cheng1211z

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文章标签： linux 运维服务器机器学习自动驾驶

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_46089270/article/details/136681684

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本文介绍了如何在conda环境下处理gymnasium中的NameNotFound错误，步骤包括检查版本、创建新环境、修改类名、注册环境、加载模型进行训练和测试。作者使用了highway_env和A2C算法作为示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

当然如果你有报错显示为gymnasium.error.NameNotFound: Environment mymerge doesn't exist这个问题，也可以参看这个博文应该会有帮助

第一步

找到highway-env所在文件夹，我的highway版本呢是1.8.2有区别于之前的版本，在conda环境下，我的路径在C:\Users\HP\.conda\envs\highway_env\Lib\site-packages\highway_env\envs

第二步

我们要创建一个新的环境，最简单的就是用一个已有的模板来套

这里我们选择intersection，复制intersection_env.py，在envs文件下（即当前文件夹下）创建一个自己的环境文件，命名为Myintersection_env.py

第三步

在Myintersection_env.py中修改类名

class myIntersectionEnv(AbstractEnv): -> class IntersectionEnv(AbstractEnv):

第四步

在envs的上级目录中，即C:\Users\HP\.conda\envs\highway_env\Lib\site-packages\highway_env有一个_init_.py文件，点开，加上我们新的环境：

# new intersection_env.py
    register(
        id='myintersection-v0',
        entry_point='highway_env.envs:myIntersectionEnv',
    )

其中这个myIntersectionEnv就是我们定义的抽象类的类名

第五步

在C:\Users\HP\.conda\envs\highway_env\Lib\site-packages\highway_env\envs路径下有一个_init_.py文件，加上

from highway_env.envs.myIntersection_env import *

第六步

跑自己的代码：
train.py

import gymnasium as gym
import highway_env
from stable_baselines3 import A2C


# Create environment
env = gym.make("myintersection-v0")

model = A2C("MlpPolicy",
            env,
            tensorboard_log="./logs",
            verbose=1)

model.learn(total_timesteps=25000)
model.save("a2c_intersection")

test.py


import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import A2C

# Create environment
env = gym.make("myintersection-v0", render_mode="rgb_array")

# load model
model = A2C.load("a2c_intersection", env=env)

episodes = 10
for eq in range(episodes):
    obs, info = env.reset()
    done = truncated = False
    rewards = 0
    actions = []
    while not (done or truncated):
        action, _state = model.predict(obs, deterministic=True)
        obs, reward, done, truncated, info = env.step(action)
        action = action.item()
        actions.append(action)
        env.render()
        rewards += reward
    print('actions: {}'.format(actions))
    print('rewards: {}'.format(rewards))