摘要：

OpenAI Gym是一个重要的开源Python库，为加强学习算法提供了标准的API，其中包括了Atari环境。本文将介绍OpenAI Gym的Atari环境，包括环境的概述和重要性，列出了OpenAI Gym中可用的Atari游戏，并探讨了Gym Retro扩大游戏数量的可能性。文章还将详细介绍设置开发环境的步骤和完成的工作，并强调了OpenAI Gym在强化学习任务中的重要性。

正文：

I. Introduction to Atari Environments in OpenAI Gym

OpenAI Gym提供了Atari环境，这些环境是通过摹拟Arcade Learning Environment而来。 OpenAI Gym提供了59个Atari 2600游戏作为环境，具有当前最早进的实现。 OpenAI Gym作为一个开源的Python库，在加强学习算法之间提供了标准的API通讯。

II. List of Atari Games in OpenAI Gym

OpenAI Gym提供了59个Atari 2600游戏，但大多数论文使用了57个游戏。在OpenAI Gym中不支持一些游戏。例如，《Alien》、《AirRaid》、《Pong》和《Space Race》等。

III. Gym Retro: Expanding the Game Count

Gym Retro是一个平台，可以扩大OpenAI Gym的游戏数量。这个平台为复古视频游戏提供了一个公然发布的游戏计数增加的机会。Gym Retro中包括了约70个Atari游戏和约30个Sega游戏。

IV. Setting up the Development Environment

设置开发环境需要下载游戏和库。开发需求要求下载游戏，计算需要的库。Atari环境是由Atari 2600视频游戏构成的，有许多具体游戏可供选择。

V. Conclusion

OpenAI Gym的Atari环境提供了强化学习算法的重要支持。Gym Retro扩大了游戏数量，进一步提供了游戏选择的机会。通过设置开发环境，可以开始开发强化学习算法并使用Atari环境进行测试。