rical730

同步一下，离散动作空间版本的PPO正在开发中，https://github.com/PaddlePaddle/PARL/pull/939 ，敬请期待

`import layers from parl` 仅适用于静态图，请选择paddlepaddle-gpu==1.8.5

It can work in this way, but seems not to be convenient ``` import gym import parl @parl.remote_class class RemoteEnv(object): def __init__(self, env_name=None): super(RemoteEnv, self).__init__() class ActionSpace(object): def __init__(self, low,...

``` > pip list | grep parl parl 2.0.3 ```

`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""`

你好，可以参考gym的用法 https://github.com/openai/gym

Hi，你可以尝试在运行 `python train.py` 之前执行以下安装操作 ``` pip install gym==0.18.0 pip install paddlepaddle==2.3.1 pip install parl==2.0.5 python train.py ``` 或者也可以体验一下我们整理的AIStudio例程（DQN解决CartPole问题） https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4375697

推荐使用gym版本 `gym==0.18.0`

这个动作范围是gym设置的，和gym仿真环境使用相关的问题可以直接去gym的仓库提问哈。指路： https://github.com/openai/gym/issues PS：我自己本地创建Humanoid-v3环境action_space是正常的，你可以再试试。 

感谢你的反馈，目前Actor是默认不使用GPU的，默认在CPU上跑Actor https://github.com/PaddlePaddle/PARL/blob/7a910d3c586b01f18523ad45e4f8ecc7b49a249f/parl/remote/job.py#L17