强化学习使用gym时出现错误:ValueError: too many values to unpack (expected 4)

目录

1.问题描述

2.问题分析

(1)env.step()的返回值问题

(2)ale-py包问题

3.问题解决

4.总结

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1.问题描述

        最近在学强化学习，用parl和gym实现Pong游戏的策略梯度-REINFORCE算法，主要的代码参考paddle的parl的教程lesson4课程（具体链接：PARL/examples/tutorials/parl2_dygraph at develop · PaddlePaddle/PARL · GitHub）

但在写代码的过程中遇到了一个问题，在其他代码没有任何问题的情况下，运行train.py

env.step()函数会出现：ValueError: too many values to unpack (expected 4)

2.问题分析

        首先排除env.step(action)的传入参数没有问题，那问题只能出现在env.step(action)的执行和返回的过程中（在分析问题的过程中，我参考这个博主的帖子：pytorch报错ValueError: too many values to unpack (expected 4)_阮阮小李的博客-CSDN博客）

(1)env.step()的返回值问题

        我通过gym的官网文档（Core - Gym Documentation），查看了env.step()的返回值定义。

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        并将train.py代码中的这句话

obs, reward, done,  _ = env.step(act)

        修改为

obs, reward, done, _, _, _ = env.step(act)

        结果是问题没有解决！

(2)ale-py包问题

        因为在这之前，我之前学习的过程中也编写好了其他算法和gym游戏的代码，测试过多次是可以跑通的，在这个错误出现后，我第一时间运行了之前的代码，出现了一模一样的错误，我突然想起来因为在创建Pong游戏环境时，会提示Pong游戏被gym转移到ale-py，所以pip install ale-py安装了ale-py，所以问题就出现在ale-py这个功能包！

env = gym.make('Pong-v4')

3.问题解决

        使用pip list命令检查gym和ale-py的版本，我的ale-py版本是0.8.0（pip中可安装的最新版本是0.8.0），而我的gym是0.22.0（此时pip可安装的最新版本是0.26.2），我意识到是ale-py版本太高的问题，最后把ale-py的版本重装为0.7.2，问题解决，并且提示我obs, reward, done, _, _, _ = env.step(act)这句话有问题，因为只需要4个输入参数，修改之后问题解决！

4.总结

总结来说就是ale-py的版本太高，不适配gym版本。