Python 使用健身房外的环境（OpenAI）

关于在“健身房”环境之外使用这个库（“keras-rl”）的问题，我有很多问题想问。我知道这个图书馆的用户很少，所以我可能会接受一个更好的替代图书馆

我正试图用Chrome上的T-Rex游戏实现一个DQN(chrome://Dino). 当我遇到一些问题时，我正在使用此库制作代理：-

在我的DQN代理中，代码如下所示：

顺便说一句，我使用的是Tensorflow+keras

那么，既然我想定义我自己的行为（即代理拥有什么样的控制），我该如何定义它们呢

在一个只有2个操作且经验不多的简单环境中，建议的内存大小是多少

在整个场景中，我如何更改我的奖励系统？假设我想奖励代理一些其他默认设置的东西。我该怎么做

有没有办法自定义代码以更改我的需求？或者有没有其他简单易用的库，可以用最少的设置来创建DQN代理

dqn = DQNAgent(model = model, nb_actions = num_actions,
               memory = memory, nb_steps_warmup = 10,target_model_update = 1e-2, policy = strategy)