Python 在rllib中注册健身房环境时传递可选参数

我一直在遵循这个有用的示例在健身房创建一个自定义环境，然后我想在rllib中进行训练

我的环境有一些可选参数，我希望在培训时选择这些参数。我认为代码的相关部分在

train.py

中：

    # start Ray -- add `local_mode=True` here for debugging
    ray.init(ignore_reinit_error=True)

    # register the custom environment
    select_env = "example-v0"
    register_env(select_env, lambda config: Example_v0())

我尝试过一些显而易见的事情，比如

    register_env(select_env, lambda config: Example_v0(optional_arg=n))

但似乎一切都不起作用。在训练前有没有办法传递不同的论点