Implementaciones en PyTorch de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, diseñadas como una base fiable y coherente para la investigación y las aplicaciones.
13,9 mil2,2 milPythonMITActualizado hace 8 días
Farama-Foundation/Gymnasium
Una API estándar de Python para entornos de aprendizaje por refuerzo de un solo agente, junto con entornos de referencia; es una bifurcación de Gym de OpenAI.
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- 12,704
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- Issues abiertos
- 117
- Último commit
- hace 7 días
¿Qué es?
Gymnasium ofrece una interfaz común entre los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y los entornos en los que se entrenan. Cada entorno expone los métodos `reset` y `step`, además de espacios de observación y acción, de modo que un agente diseñado para un entorno puede ejecutarse en otro sin modificar el código de aprendizaje.
La biblioteca incluye un conjunto estándar de entornos agrupados en las familias Classic Control, Box2D, Toy Text, MuJoCo y Atari. La función `gymnasium.make` los crea a partir de un ID, como "CartPole-v1". Otras familias se instalan como extras opcionales, por ejemplo, con `pip install "gymnasium[atari]"`, ya que algunas dependencias de física y emulación son difíciles de instalar en todos los sistemas. Los ID de los entornos incluyen sufijos de versión, que se incrementan cuando los cambios pueden afectar los resultados del aprendizaje.
Gymnasium es una bifurcación de Gym de OpenAI y está mantenido por Farama Foundation, que se hizo cargo del proyecto cuando OpenAI le transfirió su mantenimiento. También se pueden usar entornos de terceros que implementen la misma API, y el proyecto se utiliza junto con bibliotecas relacionadas, como PettingZoo, para trabajar con varios agentes.
Funciones clave
- 01API estándar con métodos `reset` y `step`, compartida por todos los entornos compatibles
- 02Familias de entornos integradas, como Classic Control, Box2D, Toy Text, MuJoCo y Atari
- 03Creación de entornos por ID con `gymnasium.make`
- 04Extras opcionales para instalar solo las familias de entornos que necesitas
- 05ID de entornos con versiones para facilitar la reproducción de resultados
Casos de uso
- Evaluar un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo en tareas estándar
- Enseñar aprendizaje por refuerzo con entornos sencillos, como CartPole y Toy Text
- Depurar implementaciones de agentes con entornos discretos pequeños
- Conectar un entorno propio o de terceros al código de un agente existente
Inicio rápido
- 1
Instala la biblioteca base con pip
pip install gymnasium - 2
Instala dependencias adicionales para una familia de entornos, como Atari
pip install "gymnasium[atari]" - 3
Crea un entorno y avanza paso a paso con el código de ejemplo del README
Antes de usarlo
- Muchas familias de entornos necesitan dependencias adicionales, y algunas son difíciles de instalar en ciertos sistemas.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Gymnasium?
- Una API estándar de Python para entornos de aprendizaje por refuerzo de un solo agente, junto con entornos de referencia; es una bifurcación de Gym de OpenAI. Gymnasium ofrece una interfaz común entre los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y los entornos en los que se entrenan. Cada entorno expone los métodos `reset` y `step`, además de espacios de observación y acción, de modo que un agente diseñado para un entorno puede ejecutarse en otro sin modificar el código de aprendizaje.
- ¿Gymnasium es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- Gymnasium es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿Gymnasium sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de Gymnasium fue el 14 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar Gymnasium?
- Evaluar un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo en tareas estándar Enseñar aprendizaje por refuerzo con entornos sencillos, como CartPole y Toy Text Depurar implementaciones de agentes con entornos discretos pequeños Conectar un entorno propio o de terceros al código de un agente existente
- ¿Cómo se instala Gymnasium?
- Instala la biblioteca base con pip: pip install gymnasium Instala dependencias adicionales para una familia de entornos, como Atari: pip install "gymnasium[atari]" Crea un entorno y avanza paso a paso con el código de ejemplo del README
- ¿Dónde consigo Gymnasium?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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