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上传时间: 2021-03-09
详细说明：强化学习大会
介绍
RL Assembly是和的实现的集合，以及必要的基础设施（如优先回放）和atari之类的环境。
关键实施选择
用于在C ++和Python之间同步模型的TorchScript
我们在Python中进行训练时，会在C ++中运行大量的仿真和模型推断。 这需要在Python中更新模型，同时在C ++中将其用于推理。 我们使用TorchScript来实现。 该模型在Python中使用定义一次，并且可以在两个地方使用。
一个线程在for循环中运行多个模拟器
通常，像Atari这样的简单环境对于耗尽CPU内核来说太便宜了。 同时，运行太多线程（远远超过＃CPU）会导致上下文切换产生不必要的开销。 因此，我们在每个线程的for循环中运行K个模拟器实例。 然后，我们为该特定线程形成一小批K元素，并在其上运行模型推断。 对于Atari＆Hanabi， K通常可以是80或120，因此
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