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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。
本文描述了在 rlpyt 框架下，如何使用一个预训练过的（pre-trained）model作为起点，来训练自己的RL模型的过程。
原创
[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(5) 提供额外参数的Mixin类
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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。
▶▶ 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。
[原创] 树莓派的 Ubuntu MATE 18.04 系统无法 apt upgrade 更新的问题
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在树莓派上安装好Ubuntu MATE 18.04之后，我在试图更新系统的时候遇到了 bluez 软件包和 内核固件 冲突，从而导致无法进行下去的问题，本文记录一下现场情况以及解决办法。
[原创] 树莓派的 Ubuntu MATE 系统打开 ssh 服务
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在树莓派上安装好Ubuntu MATE 18.04之后，我需要把外挂的显示屏去掉，从此只在command line下使用树莓派，因此要先打开Ubuntu MATE上的ssh服务。
[原创] Python的list.append()比np.append()更快
在Python中，假设你最终想得到一个NumPy array，而它是通过append大量数据得到的，那么有两种办法：
✔ 先创建一个Python list，append完数据之后再把这个list转成NumPy array。
✔ 直接创建一个NumPy array，用 np.append() 函数来append数据。
第1种比第2种快很多，尤其是当你在一个for循环中频繁做这个事情的时候，差距就更明显了。
[原创] 强化学习框架 rlpyt 源码分析：(4) 收集训练数据的sampler类
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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。
▶▶ 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。