Atari是一家知名的电子游戏公司，成立于1972年，是早期电子游戏产业的先驱之一。在强化学习领域，提到Atari通常指的是Atari 2600游戏的一系列环境，这些环境是用于开发和测试强化学习算法的标准平台。

Atari 2600 强化学习环境概述

• 历史: Atari 2600是一款在1977年推出的家用游戏机，它推动了早期电子游戏行业的发展。随着时间的推移，其上的游戏被用来作为研究人工智能的基准测试。
• 强化学习: 在强化学习研究中，Atari 2600游戏经常被用来测试算法的性能。这些游戏代表了各种各样的挑战，从简单的反应任务（如Pong）到需要复杂策略和探索的任务（如Montezuma’s Revenge）。
• 环境集合: Atari游戏库由多种不同的游戏组成，每款游戏都可以看作是一个独立的环境。常见的游戏包括《Pong》、《Space Invaders》、《Breakout》、《Ms. Pac-Man》和《Montezuma’s Revenge》等。
• 研究意义: 这些游戏对于强化学习算法的发展具有重要意义。例如，DeepMind的DQN（深度Q网络）就是通过在多款Atari游戏上的表现来展示其性能的。

下图所示为其中的 SpaceInvaders 游戏：

Atari环境的特点

• 观察空间: Atari游戏的原始观察空间是游戏画面的RGB像素值。
• 动作空间: Atari游戏的动作空间通常比较小，一般是离散的，由游戏的不同按键组成。
• 奖励: 玩家在游戏中得分通常直接用作强化学习的奖励信号。
• 挑战: Atari环境的挑战在于其高维度的状态空间和需要从原始像素值学习的任务。

安装方法

• 库安装: 需要安装gym和ale-py库，可以通过 pip 一键安装或结合 DI-engine 安装

pip install gympip install ale-pypip install autoromautorom --accept-license#或者结合 DI-engine 安装pip install ".[common_env]"

 DI-zoo与Atari
DI-zoo 是 DI-engine 框架的一部分，它提供了一系列预配置的算法和环境配置，可以方便地复现和基准测试各种经典的深度强化学习算法。DI-zoo 中包含了多种针对不同任务和环境的配置文件和预训练模型，其中就包括了对 Atari 游戏的支持。

Atari 游戏是深度强化学习领域常用的基准测试环境之一。这些游戏因其丰富的任务类型、相对简单的视觉输入和清晰的奖励结构而被广泛使用。DI-engine 可以与 OpenAI 的 Gym 库结合使用，后者提供了 Atari 游戏的接口（如 “PongNoFrameskip-v4”）。

环境转化
在深度强化学习中，环境是智能体与之交互学习的对象。原始的环境通常需要经过一系列预处理步骤来适配强化学习算法的要求。在这里，我们讨论的是如何将原始的Atari游戏环境转换为适合强化学习算法处理的形式。以下是针对原始环境和变换后环境的详细解释。

原始环境
观察空间:

• 原始的观察空间是游戏画面，是一个(210, 160, 3)尺寸的RGB图像。
• 数据类型为uint8，这表示每个颜色通道的像素值范围为0-255。

动作空间:

• 动作空间是游戏控制的按键操作，是一个离散的动作空间，大小为N，其中N根据特定游戏而变化。
• 数据类型为int。在Python中，动作可以是一个数值或者一个0维的NumPy数组，例如np.array(3)代表动作3。

以Pong游戏为例，动作空间大小为6，分别对应以下操作：

点击DI-engine强化学习入门（三）DI-ZOO强化学习环境搭建与示例运行——Atari - 古月居可查看全文