MlpPolicy仅返回1和-1，操作规范为[-1，1]

MlpPolicy 是一个用于强化学习的策略网络，通常用于连续动作空间。然而，你的问题描述中提到的操作规范为 [-1, 1]，这意味着动作空间是连续的，但你的 MlpPolicy 只返回 1 和 -1，这是离散动作空间的表示。

如果你希望 MlpPolicy 返回连续动作空间中的值（即在 [-1, 1] 范围内的值），你需要确保以下几点：

1. 定义正确的动作空间：确保你在定义环境时使用了连续动作空间。例如，在 OpenAI Gym 中，你可以使用 gym.spaces.Box 来定义连续动作空间。 import gym from gym import spaces env = gym.make('Pendulum-v0') action_space = spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(1,))
2. 使用适合连续动作空间的策略网络：确保你使用的策略网络（如 MlpPolicy）能够输出连续值。通常，这种策略网络会使用一个全连接层（MLP）和一个激活函数（如 tanh）来输出动作。 import torch import torch.nn as nn class MlpPolicy(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(MlpPolicy, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_dim, 64) self.fc_action = nn.Linear(64, output_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc(x)) action = torch.tanh(self.fc_action(x)) return action
3. 确保训练过程正确：在训练过程中，确保你使用的是适合连续动作空间的算法，如 Proximal Policy Optimization (PPO) 或 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 MlpPolicy 和 PPO 算法来训练一个连续动作空间的模型：

import gym
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines3.common.policies import MlpPolicy

# 创建环境
env = gym.make('Pendulum-v0')
env = DummyVecEnv([lambda: env])

# 定义策略网络
policy_kwargs = dict(net_arch=[64, 64], activation_fn=torch.nn.ReLU)

# 创建并训练模型
model = PPO(MlpPolicy, env, policy_kwargs=policy_kwargs, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

# 测试模型
obs = env.reset()
for i in range(100):
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, dones, info = env.step(action)
    env.render()

在这个示例中，MlpPolicy 会输出在 [-1, 1] 范围内的连续值，而不是仅返回 1 和 -1。确保你的环境和训练过程都正确配置，以便 MlpPolicy 能够输出连续动作空间中的值。