EnvPool 项目下载与安装教程

1. 项目介绍

EnvPool 是一个基于 C++ 的高性能并行环境执行引擎，适用于通用的强化学习环境。它支持 OpenAI gym 和 DeepMind dm_env API，并且可以管理一个环境池，默认使用批量 API 进行交互。EnvPool 提供了同步和异步执行模式，支持单玩家和多玩家环境，并且易于集成新的自定义环境。

2. 项目下载位置

项目托管在 GitHub 上，您可以访问 EnvPool GitHub 仓库 来克隆或下载项目代码。

3. 项目安装环境配置

在安装 EnvPool 之前，请确保您的系统已安装以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• pip（Python 包管理器）

以下是环境配置的步骤：

# 更新 pip 和 setuptools
pip install --upgrade pip setuptools

# 安装 EnvPool 所需的 Python 包
pip install numpy

注意：请替换 /path/to/image1.png 为实际的图片路径。

4. 项目安装方式

EnvPool 可以通过 PyPI 进行安装，也可以从源代码进行安装。

通过 PyPI 安装

运行以下命令安装 EnvPool：

pip install envpool

从源代码安装

首先克隆项目仓库，然后按照以下步骤进行：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/sail-sg/envpool.git

# 进入项目目录
cd envpool

# 安装项目
pip install .

5. 项目处理脚本

以下是使用 EnvPool 创建和运行一个简单的 gym 环境的示例脚本：

import envpool
import numpy as np

# 创建一个 Pong-v5 环境，并行运行 100 个实例
env = envpool.make("Pong-v5", env_type="gym", num_envs=100)

# 重置环境
obs = env.reset()

# 执行随机动作
act = np.zeros((100,), dtype=int)
obs, rew, term, trunc, info = env.step(act)

# 关闭环境
env.close()

以上脚本展示了如何使用 EnvPool 创建环境、重置环境、执行动作以及关闭环境。您可以根据需要调整环境和动作。

以上就是 EnvPool 的下载与安装教程。希望对您有所帮助！