HabitatEnv

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

Habitat 环境的包装器。

这个类目前作为占位符和兼容性保障。它的行为与 GymEnv 包装器完全一致。

文档：https://aihabitat.org/docs/

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

网址：https://aihabitat.org/habitat3/

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

参数：

• env_name (str) – 要执行的环境。

• categorical_action_encoding (bool, 可选) – 如果为 True，分类规格将被转换为 TorchRL 等价物 (torchrl.data.Categorical)，否则将使用 one-hot 编码 (torchrl.data.OneHot)。默认为 False。

关键字参数：

• from_pixels (bool, 可选) – 如果为 True，将尝试返回环境中的像素观测。默认情况下，这些观测将被写入 "pixels" 条目下。使用的方法取决于 gym 版本，可能涉及 wrappers.pixel_observation.PixelObservationWrapper。默认为 False。

• pixels_only (bool, 可选) – 如果为 True，只返回像素观测（默认写入输出 tensordict 的 "pixels" 条目下）。如果为 False，则当 from_pixels=True 时，将返回观测（例如状态）和像素。默认为 True。

• frame_skip (int, 可选) – 如果提供，指示重复相同动作的步数。返回的观测将是序列中的最后一个观测，而奖励将是所有步数的奖励总和。

• device (torch.device, 可选) – 如果提供，指示模拟将发生在哪一个设备上。默认为 torch.device("cuda:0")。

• batch_size (torch.Size, 可选) – 环境的批量大小。应与所有观测、完成状态、奖励、动作和信息的起始维度匹配。默认为 torch.Size([])。

• allow_done_after_reset (bool, 可选) – 如果为 True，则允许环境在调用 reset() 后立即完成 (done)。默认为 False。

变量：

available_envs (List[str]) – 要构建的环境列表。

示例

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