强化学习系列文章(二十九):使用Ray框架加速进化算法的训练
接第二十八篇笔记,在处理大规模问题时,一方面计算每个个体的fitness value需要很大算力,相应耽误较多时间,另一方面大规模种群的优化计算也是耗时费力的。万幸有人帮我们开发了Python并行加速框架Ray,入门简单,省时省力,提速明显。
Ray框架的介绍在下面的链接。
Modern Parallel and Distributed Python: A Quick Tutorial on Ray
Ray安装
pip install pytest-runner
pip install ray
pip install ray[default]
Ray入门
正确用法:
import time
import ray
ray.init()
start = time.time()
@ray.remote
def wait_time():
time.sleep(2)
results_id = []
for i in range(5):
results_id.append(wait_time.remote())
ray.get(results_id)
ray.shutdown()
print("等待时间: {}s".format(time.time()-start))
# 等待时间: 4.921686410903931s
错误用法:
import time
import ray
ray.init()
start = time.time()
@ray.remote
def wait_time():
time.sleep(2)
for i in range(5)
使用Ray框架加速CMA-ES算法的并行优化

本文介绍了如何利用Python的Ray框架来加速进化算法如CMA-ES的训练过程,通过并行计算显著减少大规模问题的优化时间。通过对比展示了正确和错误的Ray用法,强调了函数调用顺序和资源分配的重要性。在实验中,虽然在一个简单的fitness函数设置下,Ray并未明显提升速度,但展示了其在复杂计算场景下的潜力。
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