env = gym.make("LunarLander-v2")         # Box2D
# env = gym.make("ALE/Pong-v5", frameskip=1, repeat_action_probability=0.0)  # Atari
# env = gym.make("HalfCheetah-v4")        # MuJoCo
# env = gym.make("MiniGrid-Empty-8x8-v0") # Minigrid（観測が辞書→Wrapperで画像化が必要）

短答：いいえ。列挙した環境は Gym/Gymnasium が提供する “汎用ベンチマーク” で、SB3はそれらを“そのまま使える”ようにしているだけです。自作の環境を定義して学習させることも前提機能として完全にサポートされています。

---

自作環境の最小サンプル（Gymnasium形式）

# my_env.py
import numpy as np
import gymnasium as gym
from gymnasium import spaces

class MyToyEnv(gym.Env):
    metadata = {"render_modes": ["human"], "render_fps": 30}

    def __init__(self, render_mode=None, max_steps=200):
        self.render_mode = render_mode
        self.max_steps = max_steps
        # 観測: 連続3次元ベクトル [-1,1]
        self.observation_space = spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(3,), dtype=np.float32)
        # 行動: 2値（例: 0/1）
        self.action_space = spaces.Discrete(2)
        self.state = None
        self.steps = 0

    def reset(self, seed=None, options=None):
        super().reset(seed=seed)
        self.state = self.np_random.uniform(low=-0.1, high=0.1, size=(3,)).astype(np.float32)
        self.steps = 0
        info = {}
        return self.state, info

    def step(self, action):
        # ダミー力学：actionに応じて状態を微調整
        delta = (1 if action == 1 else -1) * 0.01
        self.state = np.clip(self.state + delta, -1.0, 1.0)

        # 目標: 原点に近づくほど良い（報酬はマイナス距離）
        reward = -float(np.linalg.norm(self.state, ord=2))

        self.steps += 1
        terminated = bool(np.linalg.norm(self.state) < 0.05)   # 目標到達
        truncated  = bool(self.steps >= self.max_steps)        # ステップ上限
        info = {}
        return self.state, reward, terminated, truncated, info

    def render(self):
        if self.render_mode == "human":
            # 必要なら可視化（printでも可）
            print(f"step={self.steps}, state={self.state}")

SB3で学習

# train_my_env.py
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO
from my_env import MyToyEnv

env = MyToyEnv(render_mode=None)  # ヘッドレス学習
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10_000)

# 学習後の試走（必要なら描画ON）
test_env = MyToyEnv(render_mode="human")
obs, info = test_env.reset(seed=0)
for _ in range(300):
    action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
    obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
    if terminated or truncated:
        obs, info = test_env.reset()
test_env.close()

---

自作環境の要件（SB3互換チェックリスト）

• API：reset() は (obs, info)、step() は (obs, reward, terminated, truncated, info) を返す（Gymnasium仕様）。
• spaces：observation_space と action_space を gymnasium.spaces で定義（Box/Discrete など）。
• 決定性：reset(seed=...) を受け取り、super().reset(seed=seed) を呼ぶ。
• 終了判定：学習成功等は terminated、時間切れ等は truncated。
• ベクトル化：高速化したい場合は SubprocVecEnv/DummyVecEnv で並列化可能（SB3がラップ）。

---

既存ベンチマークの位置づけ

• 研究・検証・比較用の 標準課題（CartPole, LunarLander, MuJoCo系など）。
• 「それを使わねばならない」制約はない。ドメイン固有のシミュレータをGymnasium APIに合わせれば、そのままSB3で学習可能。

必要であれば、貴プロジェクトの観測・行動の型（連続/離散、次元）に合わせた設計案に落とし込みます。

「自作環境の最小サンプル（Gymnasium形式）」で記載されている内容を教えて下さい

概要

「自作環境の最小サンプル（Gymnasium 形式）」は、自作の強化学習環境 MyToyEnv を定義し、Stable-Baselines3（SB3）の PPO で学習→試走する一連の最小構成です。
環境は 3 次元の連続観測・2 値行動を持つ「おもちゃ問題」で、原点に近づくほど良いという単純な報酬設計になっています。

---

ファイル1：my_env.py の内容

• インポート
  numpy、gymnasium as gym、gymnasium.spaces（観測・行動空間の型）。
• class MyToyEnv(gym.Env)
  • metadata：render_modes と render_fps の宣言（Gymnasium の慣例）。
  • __init__(render_mode=None, max_steps=200)：
    • render_mode を保存。
    • 観測空間：spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(3,), dtype=float32)（連続3次元）。
    • 行動空間：spaces.Discrete(2)（0/1 の2値）。
    • 内部状態 self.state、ステップ数 self.steps を初期化。
  • reset(self, seed=None, options=None)：
    • super().reset(seed=seed) で乱数系列の決定性を確保。
    • 初期状態を小さい乱数で生成（例：±0.1 の一様乱数）。
    • steps=0 に戻し、(obs, info) を返す（Gymnasium 仕様）。
  • step(self, action)：
    • action==1 なら +0.01、action==0 なら −0.01 を全成分に加算（簡易ダイナミクス）。
    • 状態を [-1,1] にクリップ。
    • 報酬：原点からの距離のマイナス（-‖state‖₂）＝原点に近いほど高報酬。
    • steps += 1。
    • 終了判定：
      • terminated：‖state‖ < 0.05（目標達成）。
      • truncated：steps >= max_steps（上限到達）。
    • (obs, reward, terminated, truncated, info) を返す（Gymnasium 仕様）。
  • render(self)：
    • render_mode=="human" のとき、print で状態を表示（コンソール出力。GUI不要）。

ポイント：Gymnasium の新API（reset→(obs, info), step→(obs, reward, terminated, truncated, info)）に準拠。observation_space/action_space を正しく定義しているので SB3 でそのまま学習可能。

---

ファイル2：train_my_env.py の内容

• インポート：gymnasium as gym、stable_baselines3.PPO、自作環境 MyToyEnv。
• 学習：

  env = MyToyEnv(render_mode=None)  # 学習はヘッドレス
  model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
  model.learn(total_timesteps=10_000)
  

  • MLPポリシで PPO を構築し、1万ステップ学習。
• 試走（推論）：

  test_env = MyToyEnv(render_mode="human")  # コンソール表示
  obs, info = test_env.reset(seed=0)
  for _ in range(300):
      action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
      obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
      if terminated or truncated:
          obs, info = test_env.reset()
  test_env.close()
  

  • 学習済みモデルで 300 ステップ走行。
  • エピソード終了時はリセット。render() は print なので WSL でも追加の GUI 設定不要。

---

実行手順（WSL / Linux）

1. 依存のインストール

pip3 install stable-baselines3 gymnasium

（このサンプルは GUI を使わず print だけなので pygame/pyglet 不要）

2. 上記 2 ファイルを保存（カレントに my_env.py と train_my_env.py）。
3. 学習・試走

python3 train_my_env.py

---

設計意図と拡張ポイント

• 観測：3次元連続ベクトル（実タスクでは任意次元に変更）。
• 行動：2 値（実タスクに合わせて Discrete(n) や Box へ変更）。
• 報酬設計：原点距離の負を採用（目的に応じて最小限の差し替えで運用可能）。
• 終了条件：目標達成（terminated）と打切り（truncated）を分離。
• 互換性：Gymnasium 仕様に従うことで SB3 の全アルゴリズム（PPO/A2C/SAC/TD3/DQN 等）が利用可能。

必要であれば、貴プロジェクトの観測・行動・報酬に即した雛形へ具体的に落とし込みます。

「環境は 3 次元の連続観測・2 値行動を持つ「おもちゃ問題」で、原点に近づくほど良いという単純な報酬設計になっています。」の意味が分かりかねます。内容を1フレーズでお願いします

観測は3次元連続ベクトル、行動は0/1の二択で、状態が原点(0,0,0)に近いほど報酬が高くなる最小構成のテスト用環境です。

初期値は、乱数の3次元座標として、0/1の行動で座標はどのように動くのですか？

以下の極簡潔モデルです。

• 初期値：各成分が一様乱数
  U(−0.1,0.1)U(-0.1,0.1)
   

  の3次元ベクトル。

• 遷移：行動
  a∈{0,1}a\in\{0,1\}
   

  に対して

  st+1=clip⁡(st+(2a−1)×0.01⋅[1,1,1], −1, 1)s_{t+1}=\operatorname{clip}\bigl(s_t + (2a-1)\times 0.01 \cdot [1,1,1],\,-1,\,1\bigr)

  すなわち a=1 なら各成分に +0.01、a=0 なら各成分に −0.01 を一律加算（範囲は

  [−1,1][-1,1]

  にクリップ）。

例：

st=[0.03,−0.07,0.01]s_t=[0.03,-0.07,0.01]

 

• 
  a=1a=1
   

  →

  [0.04,−0.06,0.02][0.04,-0.06,0.02]

   

• 
  a=0a=0
   

  →

  [0.02,−0.08,0.00][0.02,-0.08,0.00]

   

プログラムの概要は理解しました。学習のプロセスや試走のプロセスを見たいのですが、どのようにコードを変更すれば良いですか

了解。**学習の進み具合と試走（推論）の中身を“見える化”**するために、以下の3点を足す。

• 学習ログ：TensorBoard（loss, value loss, policy entropy など）
• エピソード統計：Monitor で monitor_train.csv を出力（ep_reward/ep_len）
• 試走ログ：各ステップの t, action, state, reward, ‖state‖ を標準出力に表示

---

追加インストール（WSL / Linux）

pip3 install stable-baselines3 gymnasium tensorboard

（前に入れていれば再インストール不要）

---

完成コード（train_my_env_logging.py）

※ 前回の my_env.py はそのまま使う。学習はヘッドレス、試走はテキストで逐次表示。

# train_my_env_logging.py
import os
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.monitor import Monitor
from stable_baselines3.common.callbacks import EvalCallback, CheckpointCallback
from my_env import MyToyEnv  # 先に同ディレクトリに my_env.py を置く

# 出力先
os.makedirs("./logs", exist_ok=True)
os.makedirs("./models/best", exist_ok=True)
os.makedirs("./models/ckpt", exist_ok=True)
os.makedirs("./tb_logs", exist_ok=True)

# === 学習用環境（エピソード統計をCSVに出力） ===
train_env = Monitor(MyToyEnv(render_mode=None), filename="./logs/monitor_train.csv")

# === 評価用環境（学習中に定期評価） ===
eval_env = MyToyEnv(render_mode=None)

# === モデル（TensorBoard 有効化） ===
model = PPO(
    "MlpPolicy",
    train_env,
    verbose=1,
    tensorboard_log="./tb_logs",  # TensorBoard 出力
)

# === コールバック（定期評価とチェックポイント保存） ===
eval_cb = EvalCallback(
    eval_env,
    best_model_save_path="./models/best",
    log_path="./logs/eval",
    eval_freq=5_000,          # 5k ステップごとに評価
    deterministic=True,
    render=False,
)
ckpt_cb = CheckpointCallback(
    save_freq=20_000,         # 20k ステップごとにモデル保存
    save_path="./models/ckpt",
    name_prefix="ppo_mitoy",
)

# === 学習（進捗バー表示） ===
total_steps = 100_000
model.learn(
    total_timesteps=total_steps,
    callback=[eval_cb, ckpt_cb],
    tb_log_name="PPO_MyToy",
    progress_bar=True,
)

# === 試走（逐次ログ出力） ===
test_env = MyToyEnv(render_mode=None)  # GUI なし
obs, info = test_env.reset(seed=42)
ep = 0
ep_return = 0.0

print("\n[Rollout] deterministic=True")
for t in range(2_000):  # 適宜変更
    action, _ = model.predict(obs, deterministic=True)
    prev = obs.copy()
    obs, reward, terminated, truncated, info = test_env.step(action)
    ep_return += reward
    # 1行ログ：時刻, 行動, 状態, 報酬, 原点距離
    print(
        f"t={t:05d}  a={int(action)}  "
        f"state=[{obs[0]:+.4f},{obs[1]:+.4f},{obs[2]:+.4f}]  "
        f"reward={reward:+.4f}  |state|={np.linalg.norm(obs):.4f}"
    )
    if terminated or truncated:
        print(f"[EP END] ep={ep}  return={ep_return:.4f}  steps={t+1}")
        obs, info = test_env.reset()
        ep += 1
        ep_return = 0.0

test_env.close()

print("\nDone. See: ./logs/monitor_train.csv, ./tb_logs, ./models/")

---

実行

python3 train_my_env_logging.py

---

見方

1. 逐次ログ（標準出力）
   t, a, state, reward, |state| が 1 行ずつ出る。
   エピソード終了時は [EP END] ep=... return=... steps=... を表示。
2. エピソード統計（CSV）
   ./logs/monitor_train.csv
   先頭にヘッダ行とコメントが付き、各エピソードの l（長さ）, r（総報酬）, t（時刻）等が記録される。

   head -n 20 ./logs/monitor_train.csv
   

3. TensorBoard（学習曲線）

   tensorboard --logdir ./tb_logs --bind_all
   

   ブラウザで http://localhost:6006 を開く（WSL なら Windows 側ブラウザで可）。
   charts で policy_loss / value_loss / entropy / explained_variance / fps などを確認。

4. モデル
   • ベストモデル：./models/best/best_model.zip（評価スコア最大時）
   • 定期保存：./models/ckpt/ppo_mitoy_*.zip

---

必要なら「試走ログをCSVにも保存」「学習と同時に評価の統計を別CSVで書き出し」「CartPoleで動画記録」なども追記可能。

Using cpu device Wrapping the env in a DummyVecEnv. Logging to ./tb_logs/PPO_MyToy_1 --------------------------------- | rollout/ | | | ep_len_mean | 146 | | ep_rew_mean | -25.4 | | time/ | | | fps | 1070 | | iterations | 1 | | time_elapsed | 1 | | total_timesteps | 2048 | --------------------------------- ----------------------------------------- | rollout/ | | | ep_len_mean | 148 | | ep_rew_mean | -31.4 | | time/ | | | fps | 759 | | iterations | 2 | | time_elapsed | 5 | | total_timesteps | 4096 | | train/ | | | approx_kl | 0.012467397 | | clip_fraction | 0.0413 | | clip_range | 0.2 | | entropy_loss | -0.686 | | explained_variance | -0.0143 | | learning_rate | 0.0003 | | loss | 0.539 | | n_updates | 10 | | policy_gradient_loss | -0.00855 | | value_loss | 3.17 | ----------------------------------------- これらのパラメータを日本語で説明して下さい

以下は SB3/PPO の学習ログ各項目の意味と、表示値の読み方。

rollout（収集データの統計）

• ep_len_mean：直近ロールアウト内の平均エピソード長（ステップ数）。長いほど「終端条件に達しにくい」＝安定化傾向。
• ep_rew_mean：直近ロールアウト内の平均エピソード総報酬。MyToyEnv では「原点に近いほど高報酬＝値が0に近づくほど良い」。負の絶対値が小さくなる方向が改善。

time（速度・進捗）

• fps：学習処理を含む1秒あたりの環境ステップ数。高いほど高速。
• iterations：PPO の1ロールアウト＋学習サイクル回数（おおむね「1回= n_stepsぶん収集→学習」）。
• time_elapsed：学習開始からの経過秒。
• total_timesteps：これまでに環境から収集した累積ステップ数。

train（方策更新の統計）

• approx_kl：旧方策と新方策の近似KL乖離。大きすぎると学習が荒れる、極端に小さいと更新が弱い。PPOでは概ね 0.01 前後が無難な目安。
• clip_fraction：方策比がクリップ範囲を超えて「クリップ適用」されたサンプル比率。多いほど更新が強すぎる兆候。
• clip_range：PPO のクリップ幅 ε（既定 0.2）。方策更新の逸脱をこの幅で抑制。
• entropy_loss：エントロピー項の損失（符号の都合で通常は負値表示）。値が大きく負→方策がランダム、高速に0へ接近→方策が決定的に。
• explained_variance：価値関数がリターン（目標値）をどれだけ説明できているか（1に近いほど良い、0～負は未学習／不適合）。
• learning_rate：現在の学習率。
• loss：総合損失（方策損失＋価値損失＋エントロピー正則化の合算）。絶対値や単体比較よりも推移を見る。
• n_updates：これまで実行した更新回数の累計（概ね iterations × n_epochs に相当）。
• policy_gradient_loss：方策勾配損失（通常は負方向が改善、推移で強弱を把握）。
• value_loss：価値関数の二乗誤差。小さく安定していけば価値推定が当たっている。

今回ログ値の解釈メモ

• 学習序盤のため explained_variance < 0、value_loss が大きめ は自然。進むにつれ EV は 0→正、value_loss は低下が望ましい。
• approx_kl ≈ 0.012、clip_fraction ≈ 0.04 は、更新が過剰ではない範囲。
• ep_rew_mean が負なのは MyToyEnv の報酬設計（原点距離の負）による。改善時は「より 0 に近づく」方向を見る。
• ep_len_mean ≈ 146→148 は、最大 200（既定）に対し「やや延びた」状態。方策の安定化でさらに伸びる余地あり。