封裝器列表

Gymnasium 提供了以下列出的許多常用封裝器。有關特定封裝器的更多資訊，請參閱封裝器型別頁面

名稱	描述
ArrayConversion	封裝基於任何 Array API 相容框架（例如 numpy、torch、jax.numpy）的環境，使其可以與任何其他 Array API 相容框架互動。
AtariPreprocessing	實現 Atari 環境的常用預處理技術（不包括幀堆疊）。
Autoreset	當達到終止或截斷狀態時，被封裝的環境會自動重置。
ClipAction	將傳遞給 step 的 action 剪下到環境的 action_space 範圍內。
ClipReward	將環境的獎勵剪下到上限和下限之間。
DelayObservation	對從環境中返回的觀測值新增延遲。
DtypeObservation	將觀測陣列的資料型別修改為指定的資料型別。
FilterObservation	透過一組鍵或索引過濾 Dict 或 Tuple 觀測空間。
FlattenObservation	扁平化環境的觀測空間以及來自 reset 和 step 函式的每個觀測值。
FrameStackObservation	以滾動方式堆疊最後 N 個時間步的觀測值。
GrayscaleObservation	將由 reset 和 step 計算的影像觀測從 RGB 轉換為灰度。
HumanRendering	允許支援“rgb_array”渲染的環境進行類人渲染。
JaxToNumpy	封裝一個基於 Jax 的環境，使其可以與 NumPy 陣列互動。
JaxToTorch	封裝一個基於 Jax 的環境，使其可以與 PyTorch 張量互動。
MaxAndSkipObservation	跳過第 N 幀（觀測）並返回最後兩個觀測之間的最大值。
NormalizeObservation	將觀測值歸一化，使其以均值為中心，具有單位方差。
NormalizeReward	歸一化即時獎勵，使其指數移動平均值具有固定方差。
NumpyToTorch	封裝一個基於 NumPy 的環境，使其可以與 PyTorch 張量互動。
OrderEnforcing	如果在 reset 之前呼叫 step 或 render，將產生錯誤。
PassiveEnvChecker	一個被動環境檢查器封裝器，圍繞 step、reset 和 render 函式進行檢查，以確保它們遵循 Gymnasium 的 API。
RecordEpisodeStatistics	此封裝器將跟蹤累積獎勵和劇集長度。
RecordVideo	使用環境的渲染功能錄製環境劇集的影片。
RenderCollection	收集環境的渲染幀，使得 render 返回一個 list[RenderedFrame]。
AddRenderObservation	將渲染的觀測值包含在環境的觀測值中。
RescaleAction	將環境的 Box 動作空間仿射（線性）縮放到 [min_action, max_action] 範圍內。
RescaleObservation	將環境的 Box 觀測空間仿射（線性）縮放到 [min_obs, max_obs] 範圍內。
ReshapeObservation	將基於陣列的觀測值重塑為指定的形狀。
ResizeObservation	使用 OpenCV 將影像觀測值調整為指定的形狀。
StickyAction	增加動作在同一 step 函式中重複的機率。
TimeAwareObservation	用劇集內的時間步數擴充觀測值。
TimeLimit	透過在超過最大時間步數時截斷環境來限制環境的步數。
TransformAction	在將修改後的值傳遞給環境 step 函式之前，對 action 應用一個函式。
TransformObservation	對從環境的 reset 和 step 接收到的 observation 應用一個函式，該函式將返回給使用者。
TransformReward	對從環境的 step 接收到的 reward 應用一個函式。

僅限向量封裝器

名稱	描述
DictInfoToList	將向量化環境的資訊從 dict 轉換為 List[dict]。
VectorizeTransformAction	為向量環境向量化單智慧體轉換動作封裝器。
VectorizeTransformObservation	為向量環境向量化單智慧體轉換觀測封裝器。
VectorizeTransformReward	為向量環境向量化單智慧體轉換獎勵封裝器。