def _thunk():
env = gym.make(env_id)
env = env_wrapper.NoopResetEnv(env, noop_max=30)
env = env_wrapper.MaxAndSkipEnv(env, skip=4)
env.seed(rand_seed + rank)
env = env_wrapper.EpisodicLifeEnv(env)
if "FIRE" in env.unwrapped.get_action_meanings():
env = env_wrapper.FireResetEnv(env)
env = env_wrapper.WarpFrame(env)
env = env_wrapper.ClipRewardEnv(env)
return env
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--env", default="BreakoutNoFrameskip-v4")
args = parser.parse_args()
#Parameters
#----------------------------
n_stack = 4
env_id = args.env
save_dir = "./save_" + env_id
#Create multiple environments
#----------------------------
env = gym.make(env_id)
env = env_wrapper.NoopResetEnv(env, noop_max=30)
env = env_wrapper.MaxAndSkipEnv(env, skip=4)
env = env_wrapper.EpisodicLifeEnv(env)
if "FIRE" in env.unwrapped.get_action_meanings():
env = env_wrapper.FireResetEnv(env)
env = env_wrapper.WarpFrame(env)
env = env_wrapper.FrameStack(env, n_stack)
a_dim = env.action_space.n
img_height, img_width, c_dim = env.observation_space.shape
#Create the model
#----------------------------
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)