10、强化学习高级技巧与超参数优化

最新推荐文章于 2025-09-20 22:39:14 发布

m0n1o2p

最新推荐文章于 2025-09-20 22:39:14 发布

阅读量34

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：掌握Ray：分布式AI新范式文章标签：强化学习 Ray Tune 超参数优化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0n1o2p/article/details/151106866

掌握Ray：分布式AI新范式专栏收录该内容

22 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

强化学习高级技巧与超参数优化

1. 策略客户端的使用

首先，我们来看一个策略客户端的代码示例：

import gym
from ray.rllib.env.policy_client import PolicyClient
from maze_gym_env import GymEnvironment

if __name__ == "__main__":
    env = GymEnvironment()
    client = PolicyClient("http://localhost:9900", inference_mode="remote")  
    obs = env.reset()
    episode_id = client.start_episode(training_enabled=True)  
    while True:
        action = client.get_action(episode_id, obs)  
        obs, reward, done, info = env.step(action)
        client.log_returns(episode_id, reward, info=info)  
        if done:
            client.end_episode(episode_id, obs)  
            exit(0)

上述代码的执行步骤如下：
1. 启动一个策略客户端，以远程推理模式连接到服务器地址。
2. 告知服务器开始一个新的回合。 <