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baselines中环境包装器EpisodicLifeEnv的分析

一直不是很理解在reinforcement leanrning算法在atari游戏的observation的交互过程中对lives和episodes的判断,为什么要有lives>0的这个要求,后来发现这个游戏的实战视频,发现这个游戏在某些情况下即使lives=0的时候,也会再允许进行几个step的允许,根据下面的视频可以看到这种情况再lives=0并且同时马上要坐满所有格子的情况下游戏还是给了几个step的操作,因此这就说明了这个操作的用处了。

点击查看代码
    def step(self, action: int) -> GymStepReturn:
obs, reward, terminated, truncated, info = self.env.step(action)
self.was_real_done = terminated | truncated
# check current lives, make loss of life terminal,
# then update lives to handle bonus lives
lives = self.env.unwrapped.ale.lives()
if 0 < lives < self.lives:
# for Qbert sometimes we stay in lives == 0 condtion for a few frames
# so its important to keep lives > 0, so that we only reset once
# the environment advertises done.
terminated = True
self.lives = lives
return obs, reward, terminated, truncated, info

参考视频:

https://www.douyin.com/video/7347860006789844235

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