编码无悔 / Intent & Focused

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rlpyt 是BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research，伯克利人工智能研究所)开源的一个强化学习(RL)框架。我之前写了一篇它的简介。 如果你想用这个框架来开发自己的强化学习程序（尤其是那些不属于Atari游戏领域的强化学习程序），那么需要对它的源码有一定的了解。本文尝试从 rlpyt 自带的一个实例来分析它的部分源码，希望能帮助到一小部分人。

▶▶ 观察训练日志引出的问题
以 example_1 为例，在训练的过程中，程序会不断打印出类似于下面的日志（部分内容）：… Read More

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▶▶ Mixin类简介
rlpyt 里面有大量的 *Mixin 类，例如 AtariMixin，MujocoMixin，RecurrentAgentMixin 等，作者并没有为这些名字很怪的class写任何注释，仅从使用的地方来看，很多Mixin类都与agent类有关联。… Read More

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▶▶ EpsilonGreedy 类从哪来，做何用
agent 在 environment 里步进的时候，会根据policy network的计算结果，选择一个 action，再去根据这个 action 计算相应的 reward。对 example_1 来说，agent 类是 DqnAgent，其 step() 函数就是用于执行步进操作的：

@torch.no_grad()
def step(self, observation, prev_action, prev_reward):
    prev_action = self.distribution.

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▶▶ sampler的主要功能
训练强化学习模型需要训练数据，收集训练数据的工作就是由sampler类做的。
收集训练数据，就需要在environment中步进，因此environment的实例化工作也在sampler中完成。… Read More