在复现论文中基于PyTorch的Multi-AgentActor-Critic算法时，遇到了数据类型不匹配和梯度计算异常的错误。通过将PyTorch版本降至1.4.0成功解决问题，无需修改代码。此外，文中还提及了PettingZoo环境的一小时实践入门。
最近在复现论文Multi-Agent Actor-Critic for Mixed
Cooperative-Competitive Environments
跑代码遇到一些错误。
RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
将代码中的类型替换后，又出现错误
RuntimeError: Found dtype Float but expected Double
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [256]] is at version 3; expected version 2 instead. Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True).
最后将pytorch降级搞定了，不用改啥代码。
降级先删除现有的。再安装降级后的。
pip list
pip uninstall torch
pip install torch==1.4.0
pettingzoo
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