HabitatEnv

torchrl.envs.HabitatEnv(*args, **kwargs)

Habitat 環境的包裝器。

這個類目前作為佔位符和相容性保障。它的行為與 GymEnv 包裝器完全一致。

文件：https://aihabitat.org/docs/

GitHub：https://github.com/facebookresearch/habitat-lab

網址：https://aihabitat.org/habitat3/

論文：https://ai.meta.com/static-resource/habitat3

引數：

• env_name (str) – 要執行的環境。

• categorical_action_encoding (bool, 可選) – 如果為 True，分類規格將被轉換為 TorchRL 等價物 (torchrl.data.Categorical)，否則將使用 one-hot 編碼 (torchrl.data.OneHot)。預設為 False。

關鍵字引數：

• from_pixels (bool, 可選) – 如果為 True，將嘗試返回環境中的畫素觀測。預設情況下，這些觀測將被寫入 "pixels" 條目下。使用的方法取決於 gym 版本，可能涉及 wrappers.pixel_observation.PixelObservationWrapper。預設為 False。

• pixels_only (bool, 可選) – 如果為 True，只返回畫素觀測（預設寫入輸出 tensordict 的 "pixels" 條目下）。如果為 False，則當 from_pixels=True 時，將返回觀測（例如狀態）和畫素。預設為 True。

• frame_skip (int, 可選) – 如果提供，指示重複相同動作的步數。返回的觀測將是序列中的最後一個觀測，而獎勵將是所有步數的獎勵總和。

• device (torch.device, 可選) – 如果提供，指示模擬將發生在哪一個裝置上。預設為 torch.device("cuda:0")。

• batch_size (torch.Size, 可選) – 環境的批次大小。應與所有觀測、完成狀態、獎勵、動作和資訊的起始維度匹配。預設為 torch.Size([])。

• allow_done_after_reset (bool, 可選) – 如果為 True，則允許環境在呼叫 reset() 後立即完成 (done)。預設為 False。

變數：

available_envs (List[str]) – 要構建的環境列表。

示例

>>> from torchrl.envs import HabitatEnv
>>> env = HabitatEnv("HabitatRenderPick-v0", from_pixels=True)
>>> env.rollout(3)